Проектирование продакшн RAG-систем

Retrieval-Augmented Generation (RAG) стал стандартным паттерном для AI-приложений, которым нужен доступ к приватным или актуальным данным.

Стратегия эмбеддингов

Первый критичный выбор — стратегия эмбеддингов. Хотя заманчиво использовать одну модель для всего, продакшн-системы часто выигрывают от специализированных подходов:

• Плотные эмбеддинги — семантический поиск
• Разреженные эмбеддинги — поиск по ключевым словам
• Гибридный подход — сочетание обоих для лучших результатов

Выбор векторной базы данных

Учитывайте требования к масштабу, паттерны запросов и операционную сложность. pgvector упрощает стек, если PostgreSQL уже используется. Pinecone предлагает простоту. Weaviate — гибкость.

Стратегия чанкинга

Наивный чанкинг фиксированного размера теряет контекст на границах. Лучше использовать семантический чанкинг, учитывающий структуру документа.

Инжиниринг промптов

Не недооценивайте инжиниринг промптов в RAG-системах. Поиск может быть идеальным, но если промпт неэффективно включает найденный контекст — результаты пострадают.