Архитектура, методы, инструменты, реальные open-source проекты с открытым кодом, бизнес‑кейсы и курсы. Сравнивайте подходы, диагностируйте качество и проектируйте ответы, которые можно проверить по источникам.
Каждый раздел отвечает на отдельную инженерную задачу - от входных документов до измеримого результата.
Архитектура, терминология, выбор между RAG, fine-tuning (дообучением) и long context (длинным контекстом).
Открыть раздел → 02Парсинг PDF, OCR (распознавание текста), очистка, chunking (разбиение на чанки), metadata (метаданные) и обновление индекса.
Открыть раздел → 03Dense (плотный), sparse (разреженный) и hybrid search (гибридный поиск), query rewriting (переформулирование запроса), reranking (переранжирование) и GraphRAG.
Открыть раздел → 04Промпты, контекст, цитаты, отказ от ответа и structured output (структурированный вывод).
Открыть раздел → 05Recall@k, MRR, faithfulness (соответствие источнику), RAGAS, LLM-judge и регрессии.
Открыть раздел → 06ACL (права доступа), PII (персональные данные), prompt injection (инъекция в промпт), изоляция арендаторов и аудит.
Открыть раздел →
ПаттернRAG‑пилот за 14 дней: план и критерии остановкиАрхитектурный паттерн, условия применения и анти‑паттерны: RAG‑пилот за 14 дней: план и критерии остановки. Материал связывает технические решения с измеримым качеством retrieval (поиск контекста), ответа и бизнес‑процесса.
Читать разбор →
БезопасностьPrompt injection (инъекция в промпт) через индексируемые документыМодель угроз, защитные меры и проверка перед запуском: Prompt injection (инъекция в промпт) через индексируемые документы. Материал связывает технические решения с измеримым качеством retrieval (поиск контекста), ответа и бизнес‑процесса.
Читать разбор →
ИнструментRAGAS: набор метрик для RAGМетрики, тестовый набор и интерпретация результатов: RAGAS: набор метрик для RAG. Материал связывает технические решения с измеримым качеством retrieval (поиск контекста), ответа и бизнес‑процесса.
Читать разбор →
БезопасностьACL-aware retrieval (поиск контекста): поиск с учётом прав доступаНастройка поиска и ранжирования в RAG‑системе: ACL-aware retrieval (поиск контекста): поиск с учётом прав доступа. Материал связывает технические решения с измеримым качеством retrieval, ответа и бизнес‑процесса.
Читать разбор →ТерминReranking (переранжирование) в RAG: зачем нужен второй этапНастройка поиска и ранжирования в RAG‑системе: Reranking (переранжирование) в RAG: зачем нужен второй этап. Материал связывает технические решения с измеримым качеством retrieval (поиск контекста), ответа и бизнес‑процесса.
Читать разбор →МетодHybrid search (гибридный поиск): векторный и полнотекстовый поиск вместеНастройка поиска и ранжирования в RAG‑системе: Hybrid search (гибридный поиск): векторный и полнотекстовый поиск вместе. Материал связывает технические решения с измеримым качеством retrieval (поиск контекста), ответа и бизнес‑процесса.
Читать разбор →
ТерминChunking (разбиение на чанки) документов: базовые стратегииПрактическое руководство по подготовке корпоративных данных: Chunking (разбиение на чанки) документов: базовые стратегии. Материал связывает технические решения с измеримым качеством retrieval (поиск контекста), ответа и бизнес‑процесса.
Читать разбор →ТерминGraphRAG: поиск с помощью графа знанийРазбираем архитектурную роль, ограничения и критерии выбора: GraphRAG: поиск с помощью графа знаний. Материал связывает технические решения с измеримым качеством retrieval (поиск контекста), ответа и бизнес‑процесса.
Читать разбор →ТерминMultimodal RAG для текста, таблиц, изображений и аудиоРазбираем архитектурную роль, ограничения и критерии выбора: Multimodal RAG для текста, таблиц, изображений и аудио. Материал связывает технические решения с измеримым качеством retrieval (поиск контекста), ответа и бизнес‑процесса.
Читать разбор →Не абстрактный список фреймворков, а страницы с назначением, стеком, ограничениями и сценариями пилота.
End-to-end RAG и agent platform с глубоким разбором документов и цитатами.
Популярная библиотека компонентов для LLM‑приложений, retrievers и RAG chains.
Data framework для ingestion, indexing, retrieval (поиск контекста), agents и LLM‑приложений.
Модульный Python‑фреймворк для production (промышленная эксплуатация) RAG, search, agents и multimodal pipelines.
Корпоративный AI‑поиск и agentic RAG с большим набором коннекторов.
Платформа разработки LLM‑приложений с workflow, knowledge base и observability.
TenderDataHub поставляет API и исторические массивы тендеров, контрактов, организаций, победителей, рисков и распознанной документации. Форматы: JSON, JSONL, Parquet, CSV и XML.
Даже сильный продукт редко растёт сам. Комбинируйте контент, каталоги, прямой outreach (точечные обращения) и рассылки по целевой аудитории.
Сегментируйте аудиторию по отрасли и роли, показывайте короткие use cases (сценарии применения) и измеримый результат.
Размещайте продукт в общих и отраслевых каталогах. На странице маркетинга собраны PeoplesRating, HR-Helper, SSSV, AllExperts и рейтинги закупочных решений.
Создавайте страницы под реальные задачи: document AI (ИИ для документов), корпоративный поиск, базы знаний и контроль качества.
Предлагайте конкретный пилот интеграторам, отраслевым площадкам и компаниям, у которых уже есть подходящий массив данных.
Не общий рассказ про AI, а конкретный оффер: что решает продукт, на каких данных работает, как измеряется эффект и как быстро запускается пилот.
Страница по маркетингуСокращение времени первичного разбора при обязательной проверке исходного документа специалистом.
Разобрать архитектуру →Улучшение mean time to first response на 23% по данным Elastic.
Разобрать архитектуру →Подготовка подробного анализа примерно за 15 минут вместо недель по данным кейса.
Разобрать архитектуру →Более умные insights и автоматизация сложных workflow для government contractors.
Разобрать архитектуру →Рейтинг показывает соответствие именно RAG‑стеку, а не общую популярность школы.
Используйте карту знаний, выберите открытый проект для прототипа и подготовьте данные. Не связывайте успех RAG только с выбором LLM.