RAG-архитектура

Понимает основы RAG: чанкинг документов, генерация эмбеддингов, векторный поиск и инъекция контекста. Настраивает базовые RAG-пайплайны с LangChain или LlamaIndex для продуктовых Q&A-функций.

Понимает компоненты RAG-пайплайна: модели эмбеддингов, векторные базы данных и стратегии поиска. Реализует базовое индексирование документов и семантический поиск с FAISS или Pinecone для аугментации LLM.

Знает основы RAG: retrieval, augmentation, generation. Применяет простые RAG-pipeline для NLP-задач: поиск релевантных документов и генерация ответов на основе контекста.

Строит production RAG-системы с гибридным поиском (dense + sparse retrieval), ре-ранжированием и фильтрацией по метаданным. Реализует фреймворки оценки, измеряющие релевантность поиска и точность ответов для пользовательских функций.

Реализует продвинутые паттерны RAG: декомпозицию запросов, гипотетические эмбеддинги документов (HyDE) и мульти-индексный поиск. Оптимизирует размер чанков и перекрытие для доменных корпусов и оценивает качество поиска с метриками RAGAS.

Самостоятельно проектирует RAG-системы для NLP: hybrid search, reranking, query expansion. Настраивает chunking стратегии для различных типов документов, оценивает quality через RAGAS.

Проектирует корпоративную RAG-архитектуру с мультитенантными базами знаний, интеграцией контроля доступа и загрузкой документов в реальном времени. Реализует агентный RAG с итеративным поиском и самокорректирующейся генерацией ответов для сложных продуктовых workflow.

Проектирует масштабируемые RAG-платформы с графовым поиском, контекстным сжатием и адаптивными стратегиями чанкинга. Реализует интеграцию knowledge graph для структурированного рассуждения и менторит команду по методологии оценки RAG и снижению галлюцинаций.

Проектирует production RAG-архитектуры: multi-index retrieval, agentic RAG, self-reflective RAG. Оптимизирует quality через advanced reranking, query decomposition и citation verification.

Определяет стратегию RAG-архитектура на уровне команды/продукта. Формирует стандарты и best practices. Проводит review.

Определяет стратегию RAG-архитектура на уровне команды/продукта. Формирует стандарты и best practices. Проводит review.

Определяет RAG-стратегию для NLP-команды. Формирует evaluation framework, best practices для retrieval и generation, стандарты quality assurance для RAG-based NLP-продуктов.

Определяет стратегию RAG-архитектура на уровне организации. Формирует enterprise-подходы. Менторит leads и architects.

Определяет стратегию RAG-архитектура на уровне организации. Формирует enterprise-подходы. Менторит leads и architects.

Формирует enterprise RAG-стратегию для NLP-платформы. Определяет архитектурные паттерны, стандарты knowledge management и retrieval infrastructure на уровне организации.