RAG
Отвечает по смыслу
RAG — конвейер от вопроса до ответа по вашим данным. Клиент спрашивает своими словами — платформа находит нужные фрагменты по смыслу и собирает из них ответ.
-poster.webp&w=2048&q=75)
Эмбеддинги
Вопрос и документ превращаются в векторы одного пространства — совпадение по смыслу, а не по словам.
Контекст для модели
LLM отвечает, опираясь на найденные фрагменты, — по вашим данным, не по фантазии.
Путь одного ответа
Между вопросом и ответом — четыре шага. Каждый занимает миллисекунды, а вместе они дают ответ по вашим данным быстрее секунды.
Вокруг одного ядра
Каждый узел делает одну вещь хорошо. Эмбеддинги считают смысл, векторная база ищет, LLM отбирает фрагменты — и по желанию показывает источник.
Находит по смыслу, отвечает по фактам
Модель не выдумывает — она цитирует. Найденные фрагменты попадают в промпт, и ответ опирается на них. Нет фрагментов — ассистент честно скажет, что не знает.
Измерения.
Плотный вектор смысла для каждого фрагмента базы.
Базы.
Каталог и знания ищутся раздельно — контекст точнее.
Из данных.
Ответ собирается из найденных фрагментов.
Быстро и не медленнее завтра
Векторный поиск почти не замечает роста базы. От сотни документов до десятков тысяч — время ответа меняется на десятки миллисекунд.
Поиск p95
семантический, по всей базе
Первый токен
ответ печатается сразу
Файл в базе
от загрузки до ответов
Деградации
скорость держится с ростом базы
Точность в деталях
Хороший RAG — это дисциплина мелочей. Расширение запроса, честный отбор фрагментов и первоисточник по требованию.
Расширение запроса
Синонимы и переформулировки повышают полноту поиска.
LLM выбирает фрагменты
Модель сама решает, какие куски лягут в ответ.
Опция: показать документ
Подсвеченный фрагмент-первоисточник — по тумблеру.
Проверьте на своих данных
Лучший тест RAG — ваши документы. Загрузите пару файлов и задайте вопрос, на который сами знаете ответ.
Расскажите, что нужно
Проекты по типам растут год к году
MVP, редизайн, AI и поддержка — накопительно
Профиль студии по ключевым осям
Скорость, качество, прозрачность, инженерия
Ресёрч, дизайн и разработка идут внахлёст
Параллельные потоки — не водопад