Редакционные разборы

Блог о RAG и корпоративных AI‑системах

Практика проектирования, evaluation (оценки качества) и сопровождения: без новостей ради новостей и без копирования документации.

Блог о RAG и корпоративных AI-системах
Редакционные разборыБлог о RAG и корпоративных AI-системах
От pilot theater к эффекту: критерии остановки RAG-проектаПрактикаОт pilot theater к эффекту: критерии остановки RAG-проекта
Практика · 9 мин

От pilot theater к эффекту: критерии остановки RAG-проекта

Практический разбор: От pilot theater к эффекту: критерии остановки RAG-проекта. Эксперимент, метрики, типичные ошибки и критерии готовности к production (промышленная эксплуатация).

План production (промышленная эксплуатация) readiness review для RAGКачествоПлан production (промышленная эксплуатация) readiness review для RAG
Качество · 9 мин

План production (промышленная эксплуатация) readiness review для RAG

Практический разбор: План production (промышленная эксплуатация) readiness review для RAG. Эксперимент, метрики, типичные ошибки и критерии готовности к production.

Blue-green индекс: безопасное обновление RAG без простояАрхитектураBlue-green индекс: безопасное обновление RAG без простоя
Архитектура · 9 мин

Blue-green индекс: безопасное обновление RAG без простоя

Практический разбор: Blue-green индекс: безопасное обновление RAG без простоя. Эксперимент, метрики, типичные ошибки и критерии готовности к production (промышленная эксплуатация).

Векторная база не решает проблему плохого корпусаПрактикаВекторная база не решает проблему плохого корпуса
Практика · 9 мин

Векторная база не решает проблему плохого корпуса

Практический разбор: Векторная база не решает проблему плохого корпуса. Эксперимент, метрики, типичные ошибки и критерии готовности к production (промышленная эксплуатация).

Когда PostgreSQL и pgvector достаточно для RAGКачествоКогда PostgreSQL и pgvector достаточно для RAG
Качество · 9 мин

Когда PostgreSQL и pgvector достаточно для RAG

Практический разбор: Когда PostgreSQL и pgvector достаточно для RAG. Эксперимент, метрики, типичные ошибки и критерии готовности к production (промышленная эксплуатация).

LlamaIndex, LangChain и Haystack: сравниваем роль фреймворковАрхитектураLlamaIndex, LangChain и Haystack: сравниваем роль фреймворков
Архитектура · 9 мин

LlamaIndex, LangChain и Haystack: сравниваем роль фреймворков

Практический разбор: LlamaIndex, LangChain и Haystack: сравниваем роль фреймворков. Эксперимент, метрики, типичные ошибки и критерии готовности к production (промышленная эксплуатация).

RAGFlow, Onyx, AnythingLLM и PrivateGPT: разные классы продуктовПрактикаRAGFlow, Onyx, AnythingLLM и PrivateGPT: разные классы продуктов
Практика · 9 мин

RAGFlow, Onyx, AnythingLLM и PrivateGPT: разные классы продуктов

Практический разбор: RAGFlow, Onyx, AnythingLLM и PrivateGPT: разные классы продуктов. Эксперимент, метрики, типичные ошибки и критерии готовности к production (промышленная эксплуатация).

Как выбрать open-source (с открытым исходным кодом) RAG-платформу для пилотаКачествоКак выбрать open-source (с открытым исходным кодом) RAG-платформу для пилота
Качество · 9 мин

Как выбрать open-source (с открытым исходным кодом) RAG-платформу для пилота

Практический разбор: Как выбрать open-source (с открытым исходным кодом) RAG-платформу для пилота. Эксперимент, метрики, типичные ошибки и критерии готовности к production (промышленная эксплуатация).

Корпоративный поиск: когда генерация только мешаетАрхитектураКорпоративный поиск: когда генерация только мешает
Архитектура · 9 мин

Корпоративный поиск: когда генерация только мешает

Практический разбор: Корпоративный поиск: когда генерация только мешает. Эксперимент, метрики, типичные ошибки и критерии готовности к production (промышленная эксплуатация).

RAG для договоров: section-aware chunking (разбиение на чанки) и версииПрактикаRAG для договоров: section-aware chunking (разбиение на чанки) и версии
Практика · 9 мин

RAG для договоров: section-aware chunking (разбиение на чанки) и версии

Практический разбор: RAG для договоров: section-aware chunking (разбиение на чанки) и версии. Эксперимент, метрики, типичные ошибки и критерии готовности к production (промышленная эксплуатация).

RAG для поддержки: как совместить knowledge base и закрытые тикетыКачествоRAG для поддержки: как совместить knowledge base и закрытые тикеты
Качество · 9 мин

RAG для поддержки: как совместить knowledge base и закрытые тикеты

Практический разбор: RAG для поддержки: как совместить knowledge base и закрытые тикеты. Эксперимент, метрики, типичные ошибки и критерии готовности к production (промышленная эксплуатация).

RAG для тендерной документации: поля, документы и ссылкиАрхитектураRAG для тендерной документации: поля, документы и ссылки
Архитектура · 9 мин

RAG для тендерной документации: поля, документы и ссылки

Практический разбор: RAG для тендерной документации: поля, документы и ссылки. Эксперимент, метрики, типичные ошибки и критерии готовности к production (промышленная эксплуатация).

Multi-tenant RAG: namespaces не заменяют авторизациюПрактикаMulti-tenant RAG: namespaces не заменяют авторизацию
Практика · 9 мин

Multi-tenant RAG: namespaces не заменяют авторизацию

Практический разбор: Multi-tenant RAG: namespaces не заменяют авторизацию. Эксперимент, метрики, типичные ошибки и критерии готовности к production (промышленная эксплуатация).

Локальный RAG: что реально работает без облачной LLMКачествоЛокальный RAG: что реально работает без облачной LLM
Качество · 9 мин

Локальный RAG: что реально работает без облачной LLM

Практический разбор: Локальный RAG: что реально работает без облачной LLM. Эксперимент, метрики, типичные ошибки и критерии готовности к production (промышленная эксплуатация).

RAG на русском языке: морфология, синонимы и мультиязычные embeddingsАрхитектураRAG на русском языке: морфология, синонимы и мультиязычные embeddings
Архитектура · 9 мин

RAG на русском языке: морфология, синонимы и мультиязычные embeddings

Практический разбор: RAG на русском языке: морфология, синонимы и мультиязычные embeddings. Эксперимент, метрики, типичные ошибки и критерии готовности к production (промышленная эксплуатация).

Как считать стоимость подтверждённого ответа, а не токенаПрактикаКак считать стоимость подтверждённого ответа, а не токена
Практика · 9 мин

Как считать стоимость подтверждённого ответа, а не токена

Практический разбор: Как считать стоимость подтверждённого ответа, а не токена. Эксперимент, метрики, типичные ошибки и критерии готовности к production (промышленная эксплуатация).

Регрессионные тесты RAG после смены embedding-моделиКачествоРегрессионные тесты RAG после смены embedding-модели
Качество · 9 мин

Регрессионные тесты RAG после смены embedding-модели

Практический разбор: Регрессионные тесты RAG после смены embedding-модели. Эксперимент, метрики, типичные ошибки и критерии готовности к production (промышленная эксплуатация).

Почему хороший ответ может скрывать плохой retrieval (поиск контекста)АрхитектураПочему хороший ответ может скрывать плохой retrieval (поиск контекста)
Архитектура · 9 мин

Почему хороший ответ может скрывать плохой retrieval (поиск контекста)

Практический разбор: Почему хороший ответ может скрывать плохой retrieval (поиск контекста). Эксперимент, метрики, типичные ошибки и критерии готовности к production (промышленная эксплуатация).

LLM-as-a-judge: как не заменить одну ошибку другойПрактикаLLM-as-a-judge: как не заменить одну ошибку другой
Практика · 9 мин

LLM-as-a-judge: как не заменить одну ошибку другой

Практический разбор: LLM-as-a-judge: как не заменить одну ошибку другой. Эксперимент, метрики, типичные ошибки и критерии готовности к production (промышленная эксплуатация).

Recall@k, MRR и nDCG простыми словами на одном примереКачествоRecall@k, MRR и nDCG простыми словами на одном примере
Качество · 9 мин

Recall@k, MRR и nDCG простыми словами на одном примере

Практический разбор: Recall@k, MRR и nDCG простыми словами на одном примере. Эксперимент, метрики, типичные ошибки и критерии готовности к production (промышленная эксплуатация).

Что измеряет RAGAS и чего он не знает о вашем бизнесеАрхитектураЧто измеряет RAGAS и чего он не знает о вашем бизнесе
Архитектура · 9 мин

Что измеряет RAGAS и чего он не знает о вашем бизнесе

Практический разбор: Что измеряет RAGAS и чего он не знает о вашем бизнесе. Эксперимент, метрики, типичные ошибки и критерии готовности к production (промышленная эксплуатация).

PII в векторном индексе: почему удаление исходника недостаточноПрактикаPII в векторном индексе: почему удаление исходника недостаточно
Практика · 9 мин

PII в векторном индексе: почему удаление исходника недостаточно

Практический разбор: PII в векторном индексе: почему удаление исходника недостаточно. Эксперимент, метрики, типичные ошибки и критерии готовности к production (промышленная эксплуатация).

Prompt injection (инъекция в промпт) через документ: модель угроз и защитаКачествоPrompt injection (инъекция в промпт) через документ: модель угроз и защита
Качество · 9 мин

Prompt injection (инъекция в промпт) через документ: модель угроз и защита

Практический разбор: Prompt injection (инъекция в промпт) через документ: модель угроз и защита. Эксперимент, метрики, типичные ошибки и критерии готовности к production (промышленная эксплуатация).

ACL-aware retrieval (поиск контекста): безопасность до вызова LLMАрхитектураACL-aware retrieval (поиск контекста): безопасность до вызова LLM
Архитектура · 9 мин

ACL-aware retrieval (поиск контекста): безопасность до вызова LLM

Практический разбор: ACL-aware retrieval (поиск контекста): безопасность до вызова LLM. Эксперимент, метрики, типичные ошибки и критерии готовности к production (промышленная эксплуатация).

Как не смешать версии регламента в одном ответеПрактикаКак не смешать версии регламента в одном ответе
Практика · 9 мин

Как не смешать версии регламента в одном ответе

Практический разбор: Как не смешать версии регламента в одном ответе. Эксперимент, метрики, типичные ошибки и критерии готовности к production (промышленная эксплуатация).

Метаданные как скрытый рычаг качества retrieval (поиск контекста)КачествоМетаданные как скрытый рычаг качества retrieval (поиск контекста)
Качество · 9 мин

Метаданные как скрытый рычаг качества retrieval (поиск контекста)

Практический разбор: Метаданные как скрытый рычаг качества retrieval (поиск контекста). Эксперимент, метрики, типичные ошибки и критерии готовности к production (промышленная эксплуатация).

RAG по сканам: OCR, layout и контроль пропусковАрхитектураRAG по сканам: OCR, layout и контроль пропусков
Архитектура · 9 мин

RAG по сканам: OCR, layout и контроль пропусков

Практический разбор: RAG по сканам: OCR, layout и контроль пропусков. Эксперимент, метрики, типичные ошибки и критерии готовности к production (промышленная эксплуатация).

Как индексировать таблицы, не теряя заголовки и связиПрактикаКак индексировать таблицы, не теряя заголовки и связи
Практика · 9 мин

Как индексировать таблицы, не теряя заголовки и связи

Практический разбор: Как индексировать таблицы, не теряя заголовки и связи. Эксперимент, метрики, типичные ошибки и критерии готовности к production (промышленная эксплуатация).

Contextual retrieval (поиск контекста): что добавлять к фрагменту перед embeddingКачествоContextual retrieval (поиск контекста): что добавлять к фрагменту перед embedding
Качество · 9 мин

Contextual retrieval (поиск контекста): что добавлять к фрагменту перед embedding

Практический разбор: Contextual retrieval (поиск контекста): что добавлять к фрагменту перед embedding. Эксперимент, метрики, типичные ошибки и критерии готовности к production (промышленная эксплуатация).

GraphRAG или обычный RAG: когда граф действительно полезенАрхитектураGraphRAG или обычный RAG: когда граф действительно полезен
Архитектура · 9 мин

GraphRAG или обычный RAG: когда граф действительно полезен

Практический разбор: GraphRAG или обычный RAG: когда граф действительно полезен. Эксперимент, метрики, типичные ошибки и критерии готовности к production (промышленная эксплуатация).

Почему top-k нельзя настроить один раз для всех запросовПрактикаПочему top-k нельзя настроить один раз для всех запросов
Практика · 9 мин

Почему top-k нельзя настроить один раз для всех запросов

Практический разбор: Почему top-k нельзя настроить один раз для всех запросов. Эксперимент, метрики, типичные ошибки и критерии готовности к production (промышленная эксплуатация).

Reranker: самый недооценённый слой корпоративного RAGКачествоReranker: самый недооценённый слой корпоративного RAG
Качество · 9 мин

Reranker: самый недооценённый слой корпоративного RAG

Практический разбор: Reranker: самый недооценённый слой корпоративного RAG. Эксперимент, метрики, типичные ошибки и критерии готовности к production (промышленная эксплуатация).

Hybrid search (гибридный поиск) на практике: где BM25 выигрывает у embeddingsАрхитектураHybrid search (гибридный поиск) на практике: где BM25 выигрывает у embeddings
Архитектура · 9 мин

Hybrid search (гибридный поиск) на практике: где BM25 выигрывает у embeddings

Практический разбор: Hybrid search (гибридный поиск) на практике: где BM25 выигрывает у embeddings. Эксперимент, метрики, типичные ошибки и критерии готовности к production (промышленная эксплуатация).

Chunking (разбиение на чанки) без догм: как подобрать стратегию под документПрактикаChunking (разбиение на чанки) без догм: как подобрать стратегию под документ
Практика · 9 мин

Chunking (разбиение на чанки) без догм: как подобрать стратегию под документ

Практический разбор: Chunking (разбиение на чанки) без догм: как подобрать стратегию под документ. Эксперимент, метрики, типичные ошибки и критерии готовности к production (промышленная эксплуатация).

Как выбрать 100 вопросов для честного RAG-пилотаКачествоКак выбрать 100 вопросов для честного RAG-пилота
Качество · 9 мин

Как выбрать 100 вопросов для честного RAG-пилота

Практический разбор: Как выбрать 100 вопросов для честного RAG-пилота. Эксперимент, метрики, типичные ошибки и критерии готовности к production (промышленная эксплуатация).

Почему RAG начинается не с LLM, а с корпуса и вопросовАрхитектураПочему RAG начинается не с LLM, а с корпуса и вопросов
Архитектура · 9 мин

Почему RAG начинается не с LLM, а с корпуса и вопросов

Практический разбор: Почему RAG начинается не с LLM, а с корпуса и вопросов. Эксперимент, метрики, типичные ошибки и критерии готовности к production (промышленная эксплуатация).