AI-новости20 декабря 2025 г., 03:00 МСК🤖 Auto

RAG 2.0: что изменилось в production после года экспериментов

<p>Год назад RAG казалась панацеей. Теперь разработчики открыли для себя горькую правду: в 90% случаев проблема не в архитектуре, а в данных.</p>

RAG была окружена ореолом: быстрая реализация, впечатляющие демо, инвесторы в восторге. Реальность оказалась жестче.

Две причины: спешка и хайп. Все хотели быть первыми, никто не хотел делать скучную подготовку данных. Индустрия всегда поступает так: сначала эйфория, потом разочарование, потом взросление. Мы на этапе 2-3.

Урок 1: Архитектура не решает всё (вот что решает)

  • Подготовка данных занимает 80% времени проекта.
  • Опытные разработчики теперь начинают с данных, не с LLM.

Смещение фокуса: от красивого кода к скучной реальности подготовки данных

  • Проблемы с данными убивают проекты на production.
  • Компании, которые это поняли, уже выигрывают.

Похоже, индустрия переходит от "быстро сделать RAG" к "правильно построить RAG". Те, кто это понял раньше, выигрывают сейчас. Впереди не революция, а эволюция. RAG останется, но вокруг неё выстроится куча инструментов для мониторинга и поддержки.

Если вы только планируете RAG проект, помните: архитектуру можно переделать, но потери данных невозможно компенсировать. Мы на пороге взросления этой технологии. Те, кто начнёт с этого момента, будут в выигрыше.