Типизация RAG-сервисов — как выбрать свой?

В области искусственного интеллекта подход Retrieval-Augmented Generation (RAG) давно перестал быть единой технологией. Сегодня это семейство архитектур, каждая из которых решает уникальные задачи — от ответов на вопросы до анализа многотомных отчётов. Но как понять, какой подход подойдёт именно вам? Разберёмся, чем отличаются RAG-сервисы и как их типизировать.

Критерии типизации: что делает RAG уникальным

RAG-системы можно классифицировать по трём ключевым параметрам:

Степень интеграции поиска и генерации — от полностью раздельных модулей до единой нейросети.
Сложность поискового конвейера — один этап или каскад фильтров.
Способность к адаптации — статическая настройка или самообучение на лету.

Эти критерии определяют, сможет ли RAG-сервис работать с потоком новостей, анализировать юридические документы или вести диалог как эксперт.

Тип 1. Модульный конвейер — простота как искусство

В модульной архитектуре поиск и генерация разделены. Сначала внешний ретривер (например, векторная база с HNSW) находит релевантные фрагменты, затем БЯМ синтезирует ответ. Преимущество — гибкость: можно заменить поисковый движок, не трогая модель. Такие системы идеальны для статических данных — справочников, документации.

Пример: корпоративный чат-бот, отвечающий на вопросы из внутренней базы знаний. Если обновился документ, достаточно переиндексировать его — модель остаётся прежней.

Тип 2. Единая нейросеть — поиск и генерация в одном флаконе

End-to-End RAG объединяет ретривер и генератор в одной архитектуре. Нейросеть учится одновременно искать и генерировать, что повышает связность ответов. Но цена — сложность обновления данных: чтобы добавить новый источник, нужно переобучать всю модель.

Такие системы подходят для нишевых задач с чётко очерченными данными. Например, медицинские диагносты, когда точность важнее актуальности информации.

Тип 3. Каскадный поиск — когда один этап недостаточен

Для сложных запросов вроде «Сравните преимущества блокчейна в финансах и логистике» применяют многоэтапный поиск. Сначала быстрый алгоритм (BM25 или IVF) отбирает сотни кандидатов, затем кросс-энкодер ранжирует их, а БЯМ объединяет результаты.

Пример: аналитические платформы для инвесторов, используемые тогда, когда нужно сопоставить данные из отчётов, новостей и соцсетей.

Тип 4. Адаптивные системы — RAG, который учится

Самые продвинутые RAG-сервисы анализируют обратную связь от пользователей и перестраивают индексы. Например, если модель часто ошибается в вопросах о криптовалютах, система автоматически добавляет чанкинг по ключевым терминам из этой области.

Такие решения требуют мощной инфраструктуры, но незаменимы в динамичных проблемных областях — маркетинге, политическом анализе.

Как выбрать архитектуру?

Конвейерный подход — для стартапов и MVP.
End-to-End — для узких задач с стабильными данными.
Каскадный поиск — для аналитики и науки.
Адаптивные системы — для рынков с высокой волатильностью.

Заключение: RAG как отражение данных

RAG-сервисы — это не алгоритмы, а зеркало ваших данных. Модульный конвейер подойдёт для структурированных мануалов, каскадный поиск — для хаоса соцсетей, адаптивные системы — для мира, в котором сегодняшняя истина завтра становится мифом.

Выбор архитектуры — это выбор того, как ваша модель видит мир: как библиотекарь, аккуратно раскладывающий книги по полкам, или как исследователь, который рыщет в темноте с фонарём, готовый к неожиданным находкам.

Читайте также:

Подписывайтесь на Telegram-канал «Технооптимисты» (https://t.me/drv_official) — в одном из следующих материалов расскажем, как избежать «галлюцинаций» в RAG.