Большинство людей проваливают вопросы на собеседовании в RAG (скажите вместо этого) в 2026 году.

Подпишитесь на канал Manifold AI Learning, чтобы получать больше материалов по Agentic AI, RAG, разработке ИИ и производственным системам ИИ. 👇 Ресурсы, упомянутые в видео: 🚀 Практика ответов на вопросы собеседования по Agentic AI Руководство по подготовке к собеседованию по Agentic AI: https://learn.manifoldailearning.com/... ⚙️ Создание производственных систем ИИ от начала до конца Интенсивный курс по Agentic AI: https://learn.manifoldailearning.com/... Большинство кандидатов проваливают вопросы собеседования по RAG, потому что они объясняют векторный поиск, а не корпоративные системы RAG. На реальных собеседованиях компаниям не нужны демонстрационные версии RAG. Они хотят проверить, понимаете ли вы: • проверенный поиск • доступ к корпоративным данным • цитирование и оценку достоверности • уровни безопасности и утверждения • готовые к производству рабочие процессы В этом видео я подробно разбираю: ✔ Как объяснить РЕАЛЬНЫЙ конвейер RAG на собеседовании ✔ Простую 3-уровневую структуру (Знания, Поиск, Проверка) ✔ Ключевые слова, которые ищут интервьюеры в корпоративной среде ✔ Распространенные ошибки, которые мгновенно приводят к отказу кандидатам ✔ Готовый к собеседованию ответ (одна минута), который можно использовать повторно Эта структура используется в: • Собеседованиях по Agentic AI • Ролях GenAI в корпоративной среде • Командах платформы и автоматизации • Подготовке к сертификации NVIDIA / Advanced AI Если вы готовитесь к: собеседованиям по RAG, ролям Agentic AI или позициям GenAI в корпоративной среде — это видео обязательно к просмотру. Ссылки находятся в описании. Если это вам помогло, поставьте лайк видео и подпишитесь — я каждую неделю публикую реальные примеры структур для собеседований.