Компании собирают RAG за дни. Но сделать его достаточно надёжным для бизнеса куда сложнее

Демо RAG — генерации с дополнением за счёт поиска — легко впечатляет: документы компании подключают к поиску, найденные фрагменты передают большой языковой модели, и та за секунды отвечает на вопрос, часто со ссылками на источники. Но когда система сталкивается с реальными данными, выясняется, что документы противоречат друг другу и устаревают, сведения спрятаны в таблицах и сканах, а доступ к ним зависит от прав сотрудников. Поиск, который работал на 10 000 документов, может вести себя иначе после роста базы. RAG остаётся практичным способом связать языковые модели с корпоративной информацией, но для надёжной работы нужны не только поиск и модель: важны качество и актуальность данных, безопасность, оценка результатов, стоимость и эксплуатация.

👉 Читать полностью