RAG’ning (Retrieval-Augmented Generation) birinchi avlodi oddiy tamoyilga asoslangan: hujjatlarni bo‘laklarga ajratish, embedding yaratish, kosinus o‘xshashligi bo‘yicha qidirish va eng yaxshi K bo‘lakni LLM’ga uzatish. Minglab murakkab PDF, jadval va sohaga oid atamalar mavjud korporativ holatlarda sodda RAG ko‘pincha yaxshi ishlamaydi.
RAG 2.0 qidiruvni ko‘p bosqichli muhandislik quvuriga aylantiradi. U ma’noni ifodalovchi zich vektor embedding’larini aniq mahsulot ID’si, nom va kodlarni topuvchi BM25 yoki PostgreSQL pgvector kabi siyrak kalit so‘z qidiruvi bilan birlashtiradigan Hybrid Search’dan boshlanadi.
Ikkinchi bosqichda Cohere Rerank yoki BGE-Reranker kabi qayta tartiblovchini qo‘shish aniqlikni sezilarli oshiradi. U so‘rovning to‘liq kontekstini nomzod bo‘laklar bilan solishtiradi va LLM kontekst oynasiga yetmasidan aloqasiz shovqinning 90 foizini olib tashlaydi.
GraphRAG tuzilmagan korporativ hujjatlardan bilim graflari (obyektlar va munosabatlar) yaratib, qidiruvni yanada rivojlantiradi. «2025-yildagi barcha yetkazib beruvchi shartnomalarida qanday umumiy xatarlar bor?» kabi umumiy savolga alohida hujjat parchalarini olish o‘rniga graf tugunlari bo‘ylab yuradi.
Murakkab hujjatlarni qabul qilishda Claude 3.5 Sonnet Vision yoki Unstructured.io kabi multimodal modellar PDF grafiklari, moliyaviy jadvallar va diagrammalarni embeddingdan avval Markdown jadvallariga aylantiradi. Bu keyingi javoblardagi matematik aniqlikni saqlaydi.
Keyingi mahsulotingizga qoladigan insonni bering.
Boshlashga tayyormisiz? Yozing — hozir boshlayman va qolaman. Ikki haftalik topshirish emas, uzoq hamkorlik. Loyiha, talab va eng yaxshi yo‘lni muhokama qilaylik.