#RAG

Предприятия тратят миллионы на ИИ-пилоты, но многие проекты проваливаются из-за некачественных данных.

Корпоративные ИИ-системы сталкиваются с проблемами доверия из-за "разрыва в контексте", а не только с проблемами извлечения информации. Решения активно разрабатываются.

Киберпреступники активно используют уязвимости Prompt Injection, эксплуатируя недостатки корпоративных ИИ-систем, агентов и RAG-пайплайнов.

Дообучение забывает, RAG теряет контекст, но гиперсети предлагают новый подход к созданию ИИ-моделей под запрос. Это меняет бизнес-подход.

Корпоративные ИИ-агенты часто терпят неудачи, потому что забывают полученную информацию. Решение найдено в новой архитектуре с графами контекста.

Новые архитектурные шаблоны предлагают использовать графы для RAG, превосходя традиционный векторный поиск. Это повысит точность LLM.

Эпоха RAG-систем для агентного ИИ завершается, уступая место новым слоям знаний на стадии компиляции.

В первом квартале 2026 года произошёл сдвиг в корпоративных программах RAG. Гибридный поиск утраивает свою популярность, так как компании переходят к оптимизации существующих систем.

Андрей Карпати разработал архитектуру «LLM Knowledge Base», которая обходит RAG. Это саморазвивающаяся библиотека на Markdown, поддерживаемая ИИ.

Векторный поиск становится еще более важным для ИИ-агентов, чем для архитектуры RAG. Это меняет подход компаний к работе с большими языковыми моделями.

Databricks разработал нового RAG-агента, способного обрабатывать все виды корпоративного поиска, решая проблему узкоспециализированных систем. Это прорыв в ИИ.