Ребята, заметил, что многие путаются с тем, зачем во многих AI-проектах всунута отдельная база знаний (RAG или retrieval-augmented generation). Казалось бы, нейросеть и так "умная", но по факту ей нужна постоянно актуальная инфа, которой нет в тренировочных данных.

Сам по себе RAG — это когда модель не только генерит ответы, но и может быстро подгрузить нужные данные из базы или документов. Проблема в том, что без этого AI уходит в действие из старого опыта, а с базой глядишь на свежую информацию, подкинутую по запросу.

Проверил для своих задач — главное, что надо проконтролировать — актуальность базы (иначе ответы будут бесполезными), скорость доступа (иначе тормозит вся генерация) и корректность поиска внутри базы (иначе вытащит не тот кусок).