AI-ассистент для разработчиков — кейс для "АльфаБанк". Разбираем: — pipeline RAG (LLM + vector DB + retrieval) — где теряются релевантные документы — почему top-k не спасает — как embeddings влияют на поиск — что даёт перефраз запроса — кейсы, где chunking делает только хуже

Плюс: — реальный фейл: система не отвечает на очевидный вопрос — пошаговый разбор, где именно всё ломается

Для тех, кто уже делал RAG и понял, что "что-то не работает", ну или будет делать) https://youtu.be/LnNkMMb9jT8

https://vkvideo.ru/video-228941334_456239067

AI-ассистент для разработчиков — кейс для "АльфаБанк" | Сетка — социальная сеть от hh.ru