Резко возросла осторожность: технологии, которые обещали революцию, теперь требуют особого внимания к данным. Индустрия столкнулась с тем, что RAG-системы, хоть и производящие фантастический демо-эффект, на практике часто оказываются сложными и критикуемыми.
Изначально RAG (Retrieval-Augmented Generation) обещала упростить работу с большими объемами данных — взять и найти нужное что-то в своих документах, а потом сгенерировать ответ. Обещания были яркими: быстрая интеграция, минимальные усилия и эффективное решение. Однако, реальные кейсы показали обратное — 90% проектов сталкиваются с проблемами на этапе внедрения.
На серверных полках все реже встречаются «случайные» гаджеты. Всё больше компаний признают, что подготовка данных — ключ к успеху, а не само архитектурное решение. Важен упор именно на качество и структуризацию информации, что раньше считалось скучной рутиной и невидимой частью работы.
