Рубрика
LLM-инженерия, RAG, open source модели, API и инфраструктура.
Ключевым событием последних дней на стыке Open Source и RAG стало создание первой в мире открытой динамической методологии тестирования русскоязычных систем генеративного ИИ с поиском — DRAGOn (Designing RAG on Periodically Updated Corpus).
Архитектура RAG (Retrieval-Augmented Generation) в 2026 году трансформировалась из линейного пайплайна «запрос–поиск–ответ» в модульную систему Knowledge Runtime с гибридным поиском, реранкингом и агентным циклом, что стало ответом на ограничения больших контекстов и требования к честности данных в бизнесе.
Бизнес-сектор 2026 года совершает парадигмальный переход от универсальных больших языковых моделей (LLM) к специализированным малым языковым моделям (SLM). Новая архитектура, объединяющая периферийные SLM с облачными LLM, решает критические проблемы конфиденциальности данных и снижает стоимость инференса в десятки раз, делая ИИ рациональным выбором для массовых бизнес-задач.
Венчурные инвестиции в сегмент AI-инфраструктуры демонстрируют новую фазу роста: капитал перераспределяется от потребительских приложений к базовому слою экономики — чипам, вычислительным кластерам и инструментам внедрения ИИ в бизнес-процессы.
Компания LlamaIndex, один из ключевых разработчиков инфраструктуры для построения систем генеративного поиска (RAG), официально выпустила версию 4.0 своего открытого движка. Новое обновление фокусируется на решении фундаментальных проблем масштабируемости и точности извлечения данных в бизнес-средах, предлагая гибридный поиск и автоматическую оптимизацию пайплайнов без участия человека.
В последние дни на технологическом рынке произошла знаковая трансформация, связанная с массовым переходом корпоративных секторов на архитектуру RAG (Retrieval-Augmented Generation). Крупнейшие игроки индустрии, включая Microsoft и Google, официально подтвердили интеграцию гибридных поисковых моделей в свои ключевые бизнес-платформы, что фактически закрепляет RAG как новый стандарт для искусственного интеллекта в бизнесе. Эта новость, озвученная в ходе технических презентаций за последние 48 часо
IT & RAG — технический раздел DigestAI для разработчиков, ML/LLM-инженеров и CTO. Здесь собраны новости о моделях, retrieval augmented generation, inference, API, open source проектах, бенчмарках и практических ограничениях внедрения.
