Hybrid RAG knowledge base за 15 минут — почему пришлось собрать свою lite версию RAG и в чем опасность RAG фреймворков

Архитектура Hybrid RAG систем заняла нишу корпоративных баз знаний, став стандартом для построения сервисов генерации контента на основе внутренних корпоративных данных. Уже пару лет у этого подхода практически нет альтернатив, когда речь заходит о сочетании возможностей генеративного ИИ с требованиями корпоративной безопасности и доверия к полученным результатам. Ключевое преимущество RAG перед обычным взаимодействием с нейросетями заключается в прозрачности: мы четко видим, на основе каких документов был сформирован ответ, и можем проверить каждый шаг пайплайна

Почти в каждом проекте, которые мне удалось наблюдать, происходило одно и то же - сначала команда стартует с LangChain или LlamaIndex через пару месяцев пайплайн становится неуправляемым, далее половина фреймворка выкидывается и пишется свой костомный retrieval. В итоге архитектура почти всегда выглядит одинаково - Frontend + Python backend + vector search + LLM API

В этой статье я покажу почему это происходит, поделюсь сложностями с которыми можно столкнуться при реализации корпоративных баз знаний основанных на RAG технологиях, расскажу почему готовые фреймворки иногда могут быть опасны для проекта и как я пришел к созданию универсальной сборки RAG системы разворачиваемой за 15 минут

За последние два года вокруг вокруг RAG систем сформировалась огромная инфраструктура. Появились специализированные фреймворки и облачные сервисы. Однако, если присмотреться к реальным запросам бизнеса, вырисовывается устойчивый паттерн. Компании хотят быстрый запуск без глубокого погружения в разработку продукта, в пару кликов загрузить корпоративные документы и получать ответы на запросы по своим внутренним документам. Компаниям не нужен очередной конструктор с бесконечными настройками, а востребована легкая, быстро разворачиваемая корпоративная RAG база знаний

Основной актив, с которым должны работать такие системы это регламенты, техническая документация, договоры, инструкции и неструктурированные базы знаний. И здесь RAG действительно незаменим. Но существует и обратная сторона медали: