За Кулисами RAG-Систем: Размышления и Практические Подходы

🌟 Диалог о RAG: Инсайты от Победителя Конкурса. Профессиональный диалог о современных подходах к созданию retrieval-augmented generation систем и их компонентах. Материал охватывает практические кейсы использования RAG в бизнесе, анализ работы с PDF-документами и рассуждения о перспективах развития технологии в ближайшие годы. Пишу полезное в блоге Telegram:
Ссылки на статью гостя в первом комментарии 👇👇👇 ⏱ TIMECODES 00:00 - Начало 01:20 - Что такое RAG для тебя? 03:30 - Новые практики для RAG 05:30 - Архитектура и компоненты 09:20 - Модели LLM Gemini от Google 22:00 - RAG для бизнеса 34:00 - Как будут развиваться RAG системы 38:20 - Embedding модели 👨🏻‍💻 Кто я? Создаю автоматизацию через чат-боты с нейросетями. Мой путь это 10 лет инженерного опыта, диплом MBA, управление проектами, оптимизация процессов на заводе IKEA и 3 года бизнес-анализа в 15 компаниях. Ключевые моменты RAG (Retrieval-Augmented Generation) - это концепция обогащения контекста языковых моделей дополнительной информацией для более точных ответов на вопросы. Обработка PDF-документов занимает значительную часть работы (30-50%) при создании RAG-систем, особенно когда документы содержат сложные элементы (таблицы, графики). Современные модели, такие как Google Gemini и их линейка 2s Pro, предлагают готовые решения для работы с PDF без необходимости создания сложных пайплайнов предобработки. Structured output (структурированный вывод) в формате JSON и "chain of thought" (цепочка рассуждений) являются критически важными элементами при работе с языковыми моделями в RAG-системах. Типичный RAG-пайплайн включает: входящий пайплайн для обработки данных, векторизацию (по чанкам или через саммаризацию), гибридный поиск, и финальную LLM для формирования ответа. Бизнес-логика и понимание предметной области остаются самыми сложными аспектами создания эффективных RAG-систем, которые не решаются только технологиями. Существует различие между статическими (архивными) данными и динамическим контекстом компании, что требует разных подходов к организации RAG-систем. Сложные вопросы часто требуют декомпозиции на подвопросы и специальных workflow, что выходит за рамки простого векторного поиска. Будущее RAG-систем, вероятно, связано с агентскими системами, которые могут динамически выбирать подходящие инструменты и строить workflow под конкретные вопросы. Выбор embedding-моделей для векторизации менее критичен по сравнению с правильной организацией workflow и пониманием бизнес-логики; современные модели достаточно хороши и недороги в использовании. #llm #rag #aiagents