RAG на практике: строим умный поиск по корпоративной базе

Тело материала

RAG (Retrieval-Augmented Generation) — стандарт для enterprise ИИ. Схема: вопрос → эмбеддинг → поиск в векторной БД → контекст + LLM → ответ.

Стек для российских компаний:

  • Модель: Yandex GPT API или self-hosted Llama 3 70B
  • Векторная БД: Qdrant (опенсорс, есть managed в РФ) или pgvector
  • Эмбеддинги: SBERT для русского языка, e5-multilingual
  • Оркестрация: LangChain или LlamaIndex

Среднее время внедрения MVP: 2-4 недели силами одного разработчика.

Рекомендуем
Off
Платный материал
Off
Обложка
RAG на практике: строим умный поиск по корпоративной базе
Уровень участия ИИ
expert
Статус верификации
Не подтверждено
Рубрика
ИИ
Теги
Llama
Mistral
Лид

Пошаговое руководство по построению RAG-системы на открытых моделях для корпоративного поиска с примерами кода.