Пост про RAG Тк основное внимание ИТ сообщества приковано сейчас к теме использования LLM в бизнесе, а надо отметить важность такого класса решений, как RAG (Retrieval-Augmented Generation ) платформы. На фоне того, что бы конкуренция в области LLM возрастает, что стоимость токенов кратно и постоянно падает, то именно RAG становится точкой соединения “бизнеса” и LLM и основной статьей бюджета компаний. В RAG платформу сейчас по сути сейчас “сгружаются” все существующие до LLM методы поиска и ранжирования информации и там они раскрываются в полной мере. Я не хочу описывать все, что может быть “под капотом” RAG, в статье ниже это все очень хорошо описано, почитайте. Кроме этого там еще затрагиваются и смежные технологии типа векторных баз данных (и в кои то веки дается очень человеческое объяснение что это такое и зачем нужно :)), методы промпирования LLM, Knowledge Graph и тд. В общем RAG - очень интересная и перспективная область развития. Это и самостоятельный класс решений и в целом достаточно наукоемкая область в которой инновации могут помочь получить конкретное преимущество и с тз бизнес модели они занимают очень правильное место в цепочке добавленной стоимости для бизнеса - есть есть и консалтинг, и внедрение и лицензионная составляющая + на самом деле RAG (или его владелец/пользователь) определяет, какая LLM будет получить бюджеты. Но вот если обратиться ко второй части статьи то там делает интересное и не безосновательное утверждение о том, что чем больше у LLM контекстное окно, тем все для более многих задач RAG просто не требуется (или не все его компоненты), т.к. все данные можно поместить в это контекстное окно. Но пока они еще требуются и есть причина по которой RAG может остаться с нами надолго - разделение прав и управление доступом. Делать это на уровне LLM никак нельзя, ибо LLM можно убедить в чем угодно и так останется ещё долго (если не всегда). Часть первая: https://habr.com/ru/companies/raft/articles/791034/ Часть вторая: https://habr.com/ru/companies/raft/articles/818781/