Проблема вашего RAG не в векторной базе. Она в том, что вы решили до неё

Автор год строил retrieval-систему для AI-агентов и обнаружил, что качество определяют не выбор векторной БД или эмбеддинг-модели, а ранние архитектурные решения: размер чанков, способ извлечения данных, последовательность выбора компонентов. Многие из этих решений принимаются «по умолчанию» из туториалов и оказываются неоптимальными.

Практический опыт показывает, что типовые туториалы по RAG закладывают неоптимальные defaults. Разработчикам RAG-систем стоит прочитать, чтобы понять, какие решения принимать первыми и как валидировать их на собственном корпусе, а не слепо следовать best practices.

Это аннотация к авторской статье. Мы не публикуем и не пересказываем чужие тексты целиком — полная версия у автора.