Сделайте своих ИИ-агентов в 10 раз умнее с помощью гибридного поиска (n8n)

Векторный поиск — это не панацея, как все думают. Поработав с сотнями участников сообщества, создающих агенты RAG производственного уровня, мы постоянно сталкиваемся с одними и теми же ошибками. На вопросы, которые должны быть простыми, мы получаем иллюзорные ответы. Запросы, требующие точных совпадений, возвращают «похожие» результаты. Системы, работающие в демонстрациях, ломаются в производственной среде. Векторный поиск отлично подходит для семантических запросов, но существует целая категория вопросов, требующих совершенно других стратегий поиска. В этом подробном обзоре я покажу вам 9 реальных примеров, где векторный поиск терпит неудачу, и продемонстрирую стратегии инженерии поиска, которые действительно работают в производственной среде. 00:00 - Миф о векторном поиске 05:20 - Вопросы для обобщения №1 12:27 - Вопросы для простоты №2 15:25 - Вопросы для простоты №3 с условиями 19:55 - Вопросы агрегирования №4 20:41 - Вопросы глобального поиска №5 22:21 - Вопросы многошагового поиска №6 23:59 - Вопросы многомодального поиска №7 25:12 - Вопросы постобработки №8 26:18 - Вопросы ложных предпосылок №9