RAG в проде: 6 правил, как не превратить AI-агента в генератора лжи
Проблема большинства AI-ассистентов в том, что они умеют уверенно отвечать даже тогда, когда не знают ответа. RAG нужен, чтобы задать модели рамки: сначала найти конкретные факты в наших данных, и только потом отвечать.