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.
Эмбеддинги
Вопрос и документ превращаются в векторы одного пространства — совпадение по смыслу, а не по словам.
Векторная база
Ближайшие по смыслу фрагменты находятся за миллисекунды — даже в большой базе.
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.
Вопрос
«А можно вернуть без чека?» — обычная фраза, без ключевых слов.
Расширение запроса
Платформа добавляет синонимы и переформулировки — полнота поиска растёт.
Векторный поиск
Ближайшие по смыслу фрагменты из базы знаний — за долю секунды.
Ответ с контекстом
Модель получает фрагменты и отвечает по ним — со стримингом в диалог.
Вокруг одного ядра
Каждый узел делает одну вещь хорошо. Эмбеддинги считают смысл, векторная база ищет, LLM отбирает фрагменты — и по желанию показывает источник.
Измерения. Плотный вектор смысла для каждого фрагмента базы.
Базы. Каталог и знания ищутся раздельно — контекст точнее.
Из данных. Ответ собирается из найденных фрагментов.
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.
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.
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