Зробіть своїх ШІ-агентів у 10 разів розумнішими за допомогою гібридного пошуку (n8n)

Векторний пошук – це не чарівна паличка, як усі думають. Після співпраці з сотнями членів спільноти, які створюють RAG‑агенти виробничого рівня, ми постійно спостерігаємо ті самі невдачі. Запитання, які мають бути простими, отримують незрозумілі відповіді. Запити, які потребують точного збігу, повертають «подібні» результати. Системи, які працюють у демо‑версіях, ламаються у виробничому середовищі. Векторний пошук чудово підходить для семантичних запитів, але існує ціла категорія запитань, які потребують зовсім інших стратегій пошуку. У цьому глибокому огляді я покажу вам 9 реальних прикладів, коли векторний пошук не працює, і продемонструю стратегії інженерії пошуку, які насправді працюють у виробничому середовищі. ⏱️ Мітки часу: 00:00 - Міф про векторний пошук 05:20 - #1 Підсумкові питання 12:27 - #2 Прості питання 15:25 - #3 Прості питання з умовами 19:55 - #4 Агрегаційні питання 20:41 - #5 Глобальні питання 22:21 - #6 Багатострибкові питання 23:59 - #7 Багатомодальні питання 25:12 - #8 Питання постобробки 26:18 - #9 Питання про хибні передумови 💬 Запитання чи коментарі? З якими проблемами пошуку ви стикаєтеся у своїх RAG‑системах? З якими з цих 9 проблем ви зіткнулися? Поділіться своїми думками нижче!