RAG не работает в 2026 году, если вы всё ещё используете старые подходы.

Да, многие компании до сих пор фейлятся с RAG — не потому что делают его неправильно, а потому что застряли на устаревших техниках.

Обычно всё происходит так: большинство компаний начинают с чат-бота / chat-приложения, когда говорят про внедрение AI. И здесь RAG становится ключевым — чтобы подключить свои данные через базу и дать чат-приложению возможность доставать релевантные документы.

Но сегодня RAG уже не ограничивается только чатами. Применения RAG практически безграничны и это хорошо.

RAG по-прежнему остаётся базой для всего, что вы строите на LLM и AI-агентах. Изменилось только одно — сами техники RAG. Старый подход больше не работает, нужны более продвинутые техники — то, что сейчас называют advanced RAG.

Суть RAG — обогащать систему своими данными через базу, чтобы она могла находить релевантные документы или их части. Результаты при этом простые и зачастую «окей», особенно если документы хорошо структурированы и их немного.

Но когда документы неструктурированы и важно получать не просто точные документы, а ещё и правильный контекст, в дело вступают продвинутые техники:

- декомпозиция запроса (query decomposition)
- обогащение метаданными (metadata enrichment)
- гибридная индексация (hybrid indexing)
- reranking
- слияние контекста (context fusion)

Эти подходы позволяют RAG-системе находить и генерировать более точные и контекстно релевантные ответы.

Поэтому advanced RAG — это важно. RAG не умер и не может умереть. Просто используйте более умные техники.

👉 @PythonPortal