Строим корпоративный RAG: как перестать бояться «галлюцинаций» и выбрать правильный стек.

Поиск по ключевым словам в корпоративной базе знаний — это вчерашний день. Он не понимает контекст, не работает со сканами и заставляет инженеров тратить часы на ручной поиск информации.

Решение — Retrieval-Augmented Generation (RAG). Но как построить систему, которая будет безопасной, масштабируемой и, самое главное, не будет «галлюцинировать», ссылаясь на несуществующие факты?

В этой карусели — технический обзор архитектуры RAG-системы. Внутри разобрали:

⏺ Модели: Когда LLaMA 3 лучше Mistral, и почему DeepSeek — must-have для финтеха?
⏺ Фреймворки: LangChain, LlamaIndex, Haystack — что выбрать, чтобы быстро запустить пилот?
⏺ Векторные БД: Qdrant vs Milvus — что важнее: скорость гибридного поиска или горизонтальное масштабирование на миллиарды векторов?

👉 Листайте, чтобы увидеть наш референсный стек для надежного и контролируемого RAG-пайплайна.

🌟 Готовы обсудить архитектуру вашего решения? Оставьте заявку на нашем сайте.

#Технообзор

Что стоит за сорванными сроками и превышением бюджета в айти-проектах?

Чаще всего — не ошибки команды или злой умысел, а отсутствие четкого плана на старте. Недавно мы завершили сложный проект, в который вошли на этапе, где у нас было только устное описание и куча чужого, плохо написанного кода. Мы буквально унаследовали «творческий беспорядок».

Вместо того чтобы просто выполнять задачи, мы провели полный аудит, систематизировали требования и помогли клиенту выстроить прозрачный процесс. В итоге — спасли проект и вывели его на стабильную поддержку.

Делимся выводами из этого кейса. Читайте полную историю в карусели! 👉👉👉

🌟 А если вы не хотите рисковать и нуждаетесь в разработке четкого Технического Задания (ТЗ) для вашего проекта — оставьте заявку на нашем сайте. Мы поможем заложить надежную основу.

#Кейсы

Что делать, когда стандартные ИИ-решения бессильны?

К нам пришел проект по видеоаналитике для сети магазинов без продавцов. Задача — ловить воров и вандалов. Но есть нюанс: все камеры на объектах — «фишай» с дикими искажениями, на которых готовые нейросети видят лишь хаос.

Вместо того чтобы сдаться, мы разработали собственные алгоритмы, которые учитывают геометрию пространства и заново учат ИИ понимать нестандартную реальность. Это проект «в процессе», но мы решили показать всю внутреннюю кухню — от борьбы с искажениями до генерации синтетических данных для обучения.

Полный разбор нашего инженерного подхода — в карусели! 👉👉👉

🌟 А если у вас есть сложная задача, и вам нужен технический партнер, способный доказать жизнеспособность решения за 1-2 недели (PoC), — свяжитесь с нами. Поможем заложить надежную архитектуру.

#Кейсы