Как понять RAG за 18 минут, даже если ты никогда не слышал про эмбеддинги

Современные ИИ-ассистенты (ChatGPT, Claude, Gemini) умеют искать в интернете, анализировать документы и писать код, но не знают ничего о ваших внутренних API, корпоративных политиках или технической документации компании. В этом видео разбираем технологию RAG (Retrieval Augmented Generation), которая превращает языковые модели из "слепых" генераторов текста в мощные инструменты для работы с корпоративными знаниями. Показываю, как работают векторные базы данных, эмбеддинги и продвинутые техники оптимизации RAG-систем. Узнайте, как построить мост между языковыми моделями и реальными бизнес-данными и превратить ИИ из генератора текста в инструмент для работы со знаниями. Таймкоды: 0:00 — Введение: почему ИИ не видит ваши корпоративные данные 1:16 — Иллюстрация RAG: как я сдавал экзамен со скрытым динамиком в ухе 3:56 — Почему даже умный ИИ остаётся слепым 5:02 — Как работает RAG: чанки, эмбеддинги и векторные базы 7:18 — Полная цепочка работы RAG-системы 9:21 — Продвинутые техники: гибридный поиск, реранкинг, семантическое разбиение 13:19 — Как оценить качество: фреймворк Ragas 15:42 — Production: кэширование, мониторинг и безопасность данных 17:52 — Итоги и выводы