Как поднять точность RAG-агента: чек-лист и инструменты. Часть 2. Финал

В первой части я разбирал архитектуру AI-агента, выбор между RAG и GraphRAG на примере AI-юриста для техподдержки. Если пропустили – https://habr.com/ru/articles/975230/ Во второй части решил уделить внимание тому, как добиться нормального качества поиска и точности ответов. Чтобы AI-агент не остался в песочнице и не превратился в очередной эксперимент "мы попробовали, не взлетело". Надеюсь мой опыт будет полезен и вы сэкономите себе деньги, нервы и время. А может быть и вовсе откажетесь от идеи создания агента — это тоже нормальный исход. Я уже писал про чанки, RAGAS, бенчмарки и инструменты отслеживания качества. Сегодня остановимся детально на каждом артефакте, расскажу плюсы и минусы, и почему именно их я использовал для AI-юриста. Погнали

https://habr.com/ru/articles/977018/

#openai #claude #agentic_ai #agentic_rag #ragas #qwen25max #ииассистент #ai

[Перевод] Хватит дообучать ИИ — дайте ему контекст

Команда AI for Devs подготовила перевод статьи о том, почему Retrieval-Augmented Generation (RAG) чаще всего эффективнее дообучения моделей. Vector, Graph и Agentic RAG помогают ИИ работать точнее, быстрее адаптироваться и учитывать реальный контекст — будь то кодовая база, документация или API. Дообучение же остаётся дорогим и негибким инструментом.

https://habr.com/ru/articles/945546/

#rag #генеративный_ИИ #agentic_rag #точность_кода #ai_для_разработчиков

[Перевод] Agentic RAG: создание более умных ИИ-систем, понимающих контекст

Команда AI for Devs подготовила перевод статьи о новом подходе — Agentic RAG. Он превращает извлечение данных в активный процесс: агенты сами решают, где искать, как уточнять запросы и когда остановиться. В результате ИИ становится гибче, точнее и действительно готовым к "боевым" задачам.

https://habr.com/ru/articles/942278/

#Agentic_RAG #RetrievalAugmented_Generation #mcp #model_context_protocol #корпоративные_системы