На CES 2026 индустрия технологий сделала очередной шаг вперёд: появились новые очки с HDR10, которые превосходят существующие аналоги, а TCL представила планшет с электронными чернилами, обогнав Remarkable и Kindle.
Год назад многие считали, что RAG системы — решение всех задач искусственного интеллекта. Сегодня эксперты говорят о том, что 90% таких проектов сталкиваются с серьёзными проблемами из-за недоработанной подготовки данных.
Обещания и реальность RAG
- На старте RAG-решения казались универсалом — собирал и искал информацию из своих баз в режиме реального времени.
- Но в реальности: команды сталкивались с огромными трудностями по структурированию данных и настройке инфраструктуры.
Что прошло через испытание временем
- Компании, которые начали не с архитектуры, а с подготовки данных, уже добиваются хороших результатов.
- Проекты, которые пренебрегали этим этапом, оказались непригодными для массового внедрения.
Ключевые уроки индустрии
- Эффективность RAG зависит не только от модели — главное качество и структура данных.
- Инвестировать в подготовку данных — это самый правильный путь к успешному запуску.
Что дальше: движение к зрелости
Потребность в грамотной подготовке данных точно не исчезает. В ближайшие месяцы индустрия научится избегать ошибок прошлого и выстроит более устойчивые решения, фокусируясь на реальной эффективности.
Уже сейчас видны компании, которые делают ставку на инфраструктуру и стандарты данных — это станет их конкурентным преимуществом.
Через год подход к RAG перейдёт от «быстро сделать» к «правильно построить», и те, кто начнут раньше, получат существенные преимущества.
