Мне кажется, часто это не страховой случай)))

Но ведь столкновение же есть 🤔

Думаю без ГКИ и КПС не обойтись))

Мне нужна расшифровка! это что-то на корпоративном, но я из другого отдела)

Государственная Когнитивная Инспекция 👮🏻‍♂️ и Когнитивно-Патрульная Служба 🚔 Столкновение же ж))

Ахаха))))) ок))

Все так))) причем этот соблазнил очень частый и общий)

У нас есть внутренний RAG для поиска по БЗ, но он общий и требует приседаний для работы с разными областями данных. Ну и оптимизацией поиска с ТЗ точности и скорости получения нужного ответа

Не-не, разные области данных только через GraphRAG сводить. RAG, по сути, это простой текстовый поиск, по кускам релевантным. Там мало что оптимизировать можно - только приседать постоянно) Графовая база знаний толковая, напротив, позволит нейросети корректно связывать сущности, анализ сложный делать. Это совсем другое качество работы с данными.

Согласна! Но это если отдельно свое строить. А если текущее переиспользоаать, то там условно +1 слой еще и оптимизация, и уже норм будет

Ну, да, для переиспользования текущего - разумный компромисс. Полноценный GraphRAG на большом массиве данных - штука недешёвая.+1 слой - это как раз близко к концепции Lightweight GraphRAG, когда существующие векторные базы (тот же Qdrant или Milvus) обогащаются слоем связей между сущностями. Но дьявол, как всегда, в деталях. Если делать это «по классике» (сложные кастомные метаданные, жесткий роутинг под каждый департамент, докрутка эмбеддингов), то получится кастомный космолёт. Главный риск тут - потеря гибкости. Бизнес-процессы и тарифы те же меняются быстрее, чем инженеры будут успевать переписывать правила и промпты для этого дополнительного слоя. Рано или поздно система неминуемо начнет буксовать на стыке сложных кросс-запросов.