RAG — Retrieval-Augmented Generation
Генерация с извлечением данных: как подключить к AI-модели ваши документы, базы знаний и актуальную информацию.
Agentic RAG — RAG с агентами
Agentic RAG в 2026: routing, multi-step retrieval, tools, stop criteria и human gates для сложных вопросов, а не upgrade для любого FAQ-бота.
CRAG — Corrective RAG
CRAG в 2026: retrieval evaluation, corrective fallback, decompose-then-recompose и честная логика 'доверять найденному не всегда'.
ColBERT и Late Interaction: точный поиск для RAG
ColBERT в 2026: late interaction, MaxSim, multivectors, PLAID и место между single-vector retrieval и reranking в high-precision RAG.
GraphRAG — Knowledge Graph + RAG
GraphRAG в 2026: entity extraction, community summaries, Global/Local/DRIFT search и graph-oriented retrieval для corpus-level synthesis, а не для любого FAQ.
Knowledge Conflict Resolution в RAG в 2026: что делать, когда источники спорят друг с другом
Knowledge conflict resolution в RAG в 2026: как обрабатывать противоречивые документы, stale sources и competing truths без ложной уверенности.
Knowledge Ownership Models в RAG в 2026: кто отвечает за правду в knowledge base
Knowledge ownership models в RAG в 2026: как распределять ownership, approval и lifecycle responsibility за документы, collections и domain-specific knowledge.
RAG Fusion: умное расширение запросов
RAG Fusion в 2026: multi-query retrieval, query expansion, RRF fusion, recall amplification и границы между Fusion, HyDE и sub-question retrieval.
Retrieval Cache Invalidation в 2026: как кэшировать RAG без выдачи вчерашней правды
Retrieval cache invalidation в 2026: как обновлять cached snippets, query results и answer-support context при смене документов, индексов и metadata.
Retrieval Canonical Source Policies в 2026: как задавать главные источники знания в RAG, чтобы система не путалась в конкурирующих документах
Retrieval canonical source policies в 2026: как определять canonical sources, приоритеты и override-правила, чтобы RAG не смешивал равноправно черновики, архивы и официальные документы.
Retrieval Conflict Escalation в 2026: что делать, когда источники спорят друг с другом
Retrieval conflict escalation в 2026: как обнаруживать конфликтующие evidence items, когда переводить answer в cautious mode и когда эскалировать спор источников человеку.
Retrieval Conflict Priorities в 2026: какие конфликты в knowledge layer нужно чинить первыми
Retrieval conflict priorities в 2026: как приоритизировать конфликтующие источники и contradictory retrieval cases, чтобы команда не тратила одинаковое внимание на мелкие и действительно опасные расхождения.
Retrieval Debugging Workflows в 2026: как разбирать плохой RAG не на ощущениях, а по слоям
Retrieval debugging workflows в 2026: как системно диагностировать missing documents, weak chunks, bad ranking и grounding failures через layered debug process.
Retrieval Escalation SLAs в 2026: как задавать сроки реакции на RAG-инциденты, чтобы knowledge issues не висели неделями
Retrieval escalation SLAs в 2026: как задавать сроки реакции для engine, content и ownership escalation, чтобы retrieval-проблемы не терялись между платформой и владельцами знаний.
Retrieval Fallback Hierarchies в 2026: как деградировать поиск без ложной уверенности
Retrieval fallback hierarchies в 2026: как строить каскад между primary retriever, reranker, trusted corpora и abstain mode, чтобы RAG не выдавал слабый поиск за уверенный answer.
Retrieval Ownership Escalations в 2026: кому эскалировать, когда проблема уже не в поиске, а в самом знании
Retrieval ownership escalations в 2026: как направлять кейсы к владельцам corpus-а, когда RAG ломается из-за stale, conflicting или missing knowledge, а не из-за самого retrieval engine.
Retrieval Policy Overrides в 2026: как вводить исключения в RAG, не ломая базовую retrieval policy
Retrieval policy overrides в 2026: как задавать временные или scoped-исключения для retrieval path, чтобы не превращать единичный кейс в тихую деградацию всего knowledge layer.
Retrieval Provenance Policies в 2026: как делать происхождение источника частью RAG-политики
Retrieval provenance policies в 2026: как хранить owner, source type, freshness и trust class для каждого retrieval item, чтобы ответы и actions опирались не только на релевантность, но и на происхождение.
Retrieval Reindex Playbooks в 2026: как переиндексировать knowledge base без слепых деградаций
Retrieval reindex playbooks в 2026: как обновлять индексы, embeddings и corpus snapshots через staged rollout, eval gates и rollback path.
Retrieval Remediation Tracking в 2026: как доводить RAG-инциденты до реального исправления, а не только до временного workaround
Retrieval remediation tracking в 2026: как отслеживать путь retrieval-проблемы от инцидента до полного fix, чтобы команда видела незавершённые workaround-и и повторные поломки.
Retrieval Source Deprecation в 2026: как выводить источники из RAG без тихого quality drift
Retrieval source deprecation в 2026: как отключать, архивировать и снижать вес устаревших corpora, чтобы старая база знаний не продолжала влиять на ответы и действия.
Retrieval Trust Boundaries в 2026: почему найденный документ не становится инструкцией
Retrieval trust boundaries в 2026: как разделять trusted policy, retrieved data, web results и user-provided docs, чтобы RAG не превращался в injection channel.
Self-RAG: RAG с самооценкой
Self-RAG в 2026: learned adaptive retrieval policy, reflection tokens и critique-driven generation как research pattern, а не default production stack.
Tenant Data Boundaries в RAG в 2026: как не смешивать knowledge между клиентами
Tenant data boundaries в RAG в 2026: как проектировать индексы, filters, retrieval policies и observability так, чтобы данные клиентов не пересекались случайно.
Актуальность knowledge base в RAG: ingest, versioning и reindex
Knowledge base freshness в RAG: как обновлять документы, удалять устаревшие версии, держать metadata и не превращать retrieval в поиск по мёртвым знаниям.
Архитектуры RAG
Архитектуры RAG в 2026: 2-step, retrieval-enhanced, corrective, agentic, graph-oriented и hosted retrieval вместо старой схемы naive/advanced/modular.
Векторные базы данных
Vector databases для RAG в 2026: Qdrant, Chroma, pgvector, Pinecone, hosted vector stores, filters, hybrid search и storage choice по scale profile.
Гибридный поиск (Hybrid Search)
Hybrid Search для RAG в 2026: dense + sparse retrieval, RRF, weighted fusion, filters и multi-stage pipelines вместо выбора BM25 или vector.
Оценка качества RAG-системы
RAG eval в 2026: retrieval metrics, groundedness, citation quality, dataset design, RAGAS, DeepEval, LangSmith и regression gates.
Практикум: RAG на русском языке
Практикум по RAG на русском в 2026: Python, Qdrant, multilingual embeddings, metadata filters, hybrid-ready retrieval и grounded answers вместо старого Chroma-only baseline.
Реранкинг в RAG: как улучшить качество поиска
Reranking для RAG в 2026: cross-encoder, late interaction, hosted rerank APIs, LLM-as-reranker как niche и second-stage relevance layer.
Чанкинг — стратегии разбиения документов
Chunking для RAG в 2026: recursive, structure-aware, semantic, late chunking, overlap и retrieval-oriented packaging вместо магического fixed size.
Что такое RAG
RAG в 2026: retrieval + generation, hosted file search, vector stores, grounded answers, citations и отличие от fine-tuning и long-context-only.
Эмбеддинги для RAG
Embeddings для RAG в 2026: hosted vs self-hosted, multilingual retrieval, query/document modes, storage cost и как выбирать модель без leaderboard-mania.