Этот трюк с RAG делает ваших агентов ИИ гораздо точнее (n8n)

👉 Скачайте наш движок расширения контекста n8n и узнайте, как его настроить, в нашем сообществе
Ваш агент RAG, вероятно, лжёт вам. Не потому, что у него галлюцинации, а потому, что он принимает решения на основе неполной информации. Векторный поиск возвращает изолированные фрагменты, но удаляет структуру документа, которая придаёт им смысл. Ваш агент видит фразу «локоть теннисиста покрывается страховым полисом», но понятия не имеет, что читает текст из раздела «Исключения из полиса». В этом и заключается основная проблема систем RAG: потеря контекста. В этом видео я покажу вам, как решить эту проблему с помощью расширения контекста — способности вашего ИИ-агента интеллектуально извлекать разделы, подразделы или целые документы на основе структуры документа, а не только отдельных фрагментов. Мы разработали 5 различных подходов к контекстному расширению в n8n: ✅ Полное расширение документа — загрузка всего файла, когда фрагменты указывают на нужный документ. ✅ Расширение соседей — извлечение фрагментов до и после фрагмента-кандидата. ✅ Расширение раздела — извлечение полных разделов на основе заголовков Markdown. ✅ Расширение родительского раздела — извлечение всех данных под родительским заголовком. ✅ Расширение агента — использование иерархии документа для навигации и извлечения нескольких разделов. В чём секрет? Настраиваемая система фрагментации, которая извлекает структуру документа, сопоставляет её с индексами фрагментов и внедряет контекстные метаданные — чтобы ваш агент всегда знал, где он находится в документе. 🔗 Ссылки по теме и ресурсы: Подробное описание контекстного встраивания:    • Two NEW n8n RAG Strategies (Anthropic’s Co...   Учебное пособие по RAG at Scale:    • We Unlocked n8n's BEAST Mode (5,000 Files/...   Руководство по разделению Markdown:
Что вы узнаете: ✅ Почему поиск по вектору сам по себе вызывает галлюцинации RAG ✅ 5 подходов к расширению контекста (и когда использовать каждый из них) ✅ Как извлекать и сопоставлять структуру документа с индексами фрагментов ✅ Создание интеллектуального фрагментирования Markdown в n8n (сначала заголовки, затем рекурсивное разделение) ✅ Использование граничных функций Supabase для динамического извлечения контекста ✅ Внедрение контекстных фрагментов без LLM-подразделения на фрагменты вызовы ✅ Создание иерархий документов, по которым агенты могут перемещаться ✅ Отслеживание номеров страниц для обеспечения прослеживаемости Временные метки: 00:00 Демонстрация 04:16 Проблема 07:06 Вариант 1: Полное расширение документа 13:19 Вариант 2: Расширение соседей 16:09 Варианты 3 и 4: Расширение разделов и родительских элементов 28:53 Вариант 5: Расширение агента Это не просто теория — это контекстное расширение промышленного уровня, которое уменьшает количество галлюцинаций, предоставляет исчерпывающие ответы и масштабируется без лишних затрат на обучение по программе магистратуры. Если вам нужны точные системы RAG, контекстное расширение не является обязательным. Оно необходимо.