Проблемы внедрения RAG и способы их решения

Самая частая ошибка - вера в то, что LLM «сама разберётся».

Но RAG не думает. Он комбинирует:

• то, что вы ему дали,
• и то, как вы это дали.

По данным исследований до 60–70% AI-проектов не доходят до внедрения именно из-за проблем с данными: разрозненность, устаревшие версии, отсутствие структуры.

Если в базе пять версий одной инструкции, документы противоречат друг другу, AI будет уверенно выдавать неправильные ответы. Не потому что он «глупый», а потому что вводные данные такие.

RAG усиливает систему. Если система хаотична - результат будет таким же.

Когда говорят, что «RAG плохо отвечает», в большинстве случаев проблема не в том, как AI формулирует ответ, а в том, какая информация нашлась для этого ответа.

Типичная ситуация:

• вопрос задан корректно,
• ответ звучит разумно,
• но пользователь чувствует: это не совсем то, что нужно.

Причина - сбой на этапе поиска знаний.

AI просто не получил нужные документы, потому что:

• данные разбиты на фрагменты хаотично,
• у документов нет нормальных описаний и тегов,
• поиск идёт сразу по всей базе,
• нужный файл не попадает в контекст ответа.

В итоге модель рассуждает на основе «почти подходящей» информации и закономерно даёт «почти правильный» ответ.

По данным Stanford AI Index, качество поиска информации влияет на точность ответа сильнее, чем выбор самой AI-модели. Разница в точности может достигать 30–40%, даже если используется один и тот же LLM.

Поэтому хороший RAG начинается не с выбора модели, а с того, как именно система ищет и отбирает знания.

Ещё один сюрприз для команд: AI постоянно «додумывает».

Это не баг, а поведение модели:

• если промпт не задаёт жёсткие рамки,
• если контекст слишком длинный,
• если нет инструкции «что делать, если ответа нет».

В итоге модель выбирает самый «правдоподобный» ответ, а не самый точный.

Решение здесь не магическое, а инженерное:

• чёткие инструкции для системы,
• ограничение источников,
• право честно сказать «для ответа нет данных».

RAG без продуманного запроса - как навигатор без маршрута.

Ещё одна причина разочарования - производительность.

Без оптимизации RAG:

• делает запрос к векторной базе,
• потом к LLM, иногда несколько раз подряд.

Результат - задержки и растущие счета.

Хорошая новость:
в 90% случаев это решается архитектурно:

• кешированием частых запросов,
• многоступенчатым поиском,
• уменьшением контекста,
• вынесением логики до LLM.

RAG - это система. А не «скрипт с API».

И наконец причина, по которой проекты тихонько умирают. Когда RAG внедряют «чтобы было» или «для отчёта». Без ответа на вопрос: какой процесс станет быстрее, дешевле или точнее?

По данным PwC, AI-решения с чётко определёнными бизнес-целями дают ROI в 2–3 раза выше, чем универсальные «AI-помощники». RAG должен решать конкретную боль, а не впечатлять своим демо.

Успешный RAG - это:

• чистые и управляемые данные,
• продуманная архитектура поиска,
• чёткие ограничения для модели,
• измеримые бизнес-метрики.

Это не «быстрый хак». Это продукт внутри продукта.

Мы помогаем компаниям выбрать правильный сценарий, подготовить данные и запустить решение, которое даёт измеримый эффект. Напишите нам, обсудим задачу.