Retrieval-augmented knowledge-системы.
RAG-пайплайны от ингеста через retrieval, ранжирование, eval и наблюдаемость. Grounded-ответы, контролируемое поведение, стоимость, имеющая смысл — на масштабе вашего реального корпуса документов.
Какую проблему решаем
RAG выглядит как пять строк LangChain в туториале. В продакшене это инженерная дисциплина: надёжный ингест беспорядочных документов, осмысленное чанкование, retrieval с правильной гибридной стратегией, корректное ранжирование, evaluation против настоящего датасета и наблюдение, как оно дрейфует по мере роста корпуса. Запустили достаточно таких систем, чтобы знать, какие решения важны, а какие — шум.
Что собираем
- 01Ингест-пайплайны для PDF, HTML, Notion, Confluence, S3 и т.д.
- 02Стратегии чанкования, настроенные под форму вашего контента
- 03Выбор модели эмбеддингов на вашем eval-наборе, а не на бенчмарках
- 04Гибридный retrieval: вектор + лексика + фильтры по метаданным
- 05Re-ranking через cross-encoder или LLM-реранкеры
- 06Evaluation retrieval: nDCG, recall@k против размеченного набора
- 07Grounded-генерация с цитатами и доверием
- 08Per-tenant изоляция в multi-tenant RAG-системах
- 09Инкрементальная индексация по мере изменения корпуса
- 10Дашборды стоимости и латентности по всему пайплайну
Что получаете
- Production RAG-систему с задокументированными инвариантами
- Eval-датасет качества retrieval и генерации
- Runbook на переиндексацию и пере-эвалуацию
- Дашборды наблюдаемости для retrieval и генерации
Стек, к которому тянемся
Подходит
- → Компаниям, тонущим в неструктурированных документах, которые нужны пользователям
- → Командам поддержки, желающим ответы grounded на продуктовой документации
- → Внутренним knowledge-инструментам, где general-LLM галлюцинируют
- → Юридическим, медицинским, финансовым доменам, требующим цитат и provenance
Как идёт проект
- 01
Сначала eval
Строим evaluation-набор из реальных запросов и реальных ожидаемых ответов до того, как трогать модель. Без него любое изменение — это мнение.
- 02
Ингест и retrieval
Документ-пайплайн, чанкование и retrieval, настроенные против eval. Гибридные стратегии проверены, а не предположены.
- 03
Генерация
Grounded-генерация с цитатами, структурированный выход там, где уместно, fallback-поведение для случаев низкой уверенности.
- 04
Эксплуатация
Наблюдаемость, мониторинг drift, автоматизация переиндексации, per-query трекинг стоимости.
Как сотрудничать
RAG Feasibility
Аудит документов, построение eval-набора, прототип на вашем реальном корпусе.
RAG Build
End-to-end RAG-система, готовая к продакшену, с evals и operational-зрелостью.
RAG Operate
Непрерывная настройка по мере эволюции вашего корпуса и use-case.
Frequently asked.
01Почему не fine-tuning?
Fine-tuning редко правильный ответ для retrieval фактов — он учит модель знать ваши данные, а не искать их. RAG сохраняет возможность цитирования, делает обновления тривиальными, держит стоимость под контролем. Fine-tuning используем там, где важен стиль или язык домена.
02Какая векторная БД?
Postgres + pgvector, если ваш масштаб или набор фич не вынуждает выбирать что-то специализированное. Большинство команд никогда не нуждается в отдельной vector-DB и платит за сложность.
03Как измеряете качество?
Размеченный eval-набор из реальных запросов пользователей. Метрики retrieval (recall, nDCG), качество ответа с LLM-as-judge для масштаба плюс human review на выборке.
Есть задача, которую стоит решить как следует?
Напишите, какой результат нужен. Мы честно скажем, во что это обойдётся — письменно, в течение недели.
Начать разговор