Есть огромная разница между тем, чтобы просто достать информацию из базы данных, и тем, чтобы извлечь из нее реальный смысл для пользователя. Классический RAG находит чанки, но не умеет сопоставлять данные из разных файлов и собирать аналитику. Поиск контекста — решенная задача, теперь нужно научить систему думать над ним. Привет! Я Лев, системный администратор технической поддержки в Selectel. В прошлый раз мы развернули RAGFlow, а сегодня разберем переход к RAG 2.0 и Agentic RAG: как устроены ИИ-агенты, которые сами строят план рассуждений, используют инструменты и проверяют источники.
Читать далееАвтоматизация
Архитектура RAG 2.0: от простого векторного поиска к Agentic RAG
![Обложка: [Перевод] CLI против MCP: стоимость зависит от интерфейса доступа](/blog-media/fdc6b8492b018f5338c496d9e2420dc183d4340d4f2c5fdf4e6b728ee4fd88e2.png)