🤔 Чем это круче классического подхода при формировании базы в RAG?

- LLM-based подход: Не нужно вручную парсить и аннотировать документы — LLM сделает большую часть работы.

- Богатый контекст: Благодаря рекурсивному получению summary мы получаем не просто набор статей, а целую систему, где каждая запись знает, откуда она пришла и как вписывается в общую картину.

- Готовые запросы: Подготовленные вопросы сразу «знают», что может быть интересно пользователю, что помогает лучше организовать поиск.

- Гибкость: Изменились требования? Легко перенастроить промты, и база данных адаптируется под новые условия.

В общем, я увидел, что интеграция LLM не только ускоряет процесс создания базы знаний, но и делает её более интеллектуальной, релевантной и гибкой по сравнению с классическим RAG, где всё сводится к извлечению эмбеддингов и статичному анализу текста.

Надеюсь, мой опыт будет вам полезен 😎