Яка комбінація пошуку вирішує задачу: щільні ембедінги, повнотекстовий BM25, семантичне переранжування чи пошук за графом знань?
Архітектурний напрям
RAG & Knowledge Systems
Архітектура пошуково-генеративних систем (RAG), доказовість вибірки, актуалізація корпоративних знань та оцінка точності.
Проблемна область
Територія інженерної проблеми
Клас задач: Пошук знань, верифікація джерел та гібридна вибірка
Територія інженерної проблеми
Просте додавання векторної бази даних до мовної моделі створює ілюзію швидкого вирішення проблеми роботи з власними даними. Проте в реальних умовах так званий «наївний RAG» зіштовхується з втратою контексту при розбитті на фіксовані шматки, високим рівнем шуму у результатах вибірки, нездатністю коректно обробляти табличні дані та неможливістю гарантувати відсутність застарілої інформації.
Напрям RAG & Knowledge Systems охоплює інженерію знань повного циклу: від стратегій розбору складних корпоративних документів і гібридного пошуку до систем переранжування та автоматизованих метрик доказовості (faithfulness) кожної згенерованої відповіді.
Контекст
Коли ця експертиза є релевантною
Типові інженерні ситуації та виклики, за яких залучення системного архітектора створює найбільшу цінність.
Наївний RAG (фіксований чанкінг та векторний пошук) продукує галюцинації, втрачає контекст або змішує суперечливі версії документів.
Необхідно зробити обґрунтований архітектурний вибір між пошуковою системою, fine-tuning та моделями з довгим контекстом.
Корпоративні масиви містять складні табличні, нормативні чи ієрархічні дані, які втрачають зміст при стандартній векторизації.
Регуляторні або виробничі стандарти вимагають суворої верифікації походження даних (provenance) та розмежування прав доступу.
Архітектурні рішення
Ключові архітектурні питання та компроміси
Приклади фундаментальних інженерних рішень, які формують структуру, стабільність та економіку системи.
Як побудувати конвеєр обробки та збагачення документів, щоб уникнути фрагментації важливого змісту?
Як синхронізувати індекси пошуку з динамічними змінами в первинних корпоративних базах даних?
Який тестовий фреймворк забезпечує безперервний моніторинг релевантності контексту та точності атрибуції?
Результати
Типові інженерні артефакти та рішення
Матеріальні результати архітектурної роботи, узгоджені з реальними виробничими вимогами.
Специфікація цільової архітектури конвеєра RAG від обробки даних до генерації відповіді з верифікованими посиланнями.
Звіт бенчмаркінгу пошукових стратегій та аналіз точності на реальних кластерах запитів.
Стандарти сегментації даних, класифікації метаданих та збереження прав доступу на рівні фрагментів.
Протоколи автоматизованої оцінки фактологічної точності (groundedness) та фільтрації галюцинацій.
Межі компетенцій
Чим ця робота не є
Чітке окреслення професійних меж запобігає хибним очікуванням та шаблонній інтерпретації.
- Не є підключенням готових комерційних чат-віджетів до папок із документами.
- Не є загальним адмініструванням баз даних або стандартною ETL-розробкою без специфіки AI.
- Не розглядає векторні бази даних як універсальну заміну якісній структурі даних.
- Не ігнорує обмеження затримок та вартості на користь надмірного збільшення промпту.
Доказова база
Дослідження та лабораторні матеріали
Верифікація архітектурних гіпотез через емпіричні дослідження та лабораторні стрес-тести.
Коли AI-продукту не потрібен LLM: deterministic inference, provenance і контрольована невизначеність
Інженерний фреймворк вибору між генеративними LLM та детермінованим виведенням знань у runtime. Чому спроба замінити доказову базу нейромережевими підказками руйнує відтворюваність і довіру, як структурувати походження даних (claim-level provenance), та які критерії визначають, де стохастична модель створює реальну цінність, а де стає джерелом невиправданих витрат і ризиків.
Perfume Engine: доказовий recommendation prototype без runtime-LLM
Perfume Engine починався як значно ширша fragrance-intelligence ідея, але на одному з етапів був навмисно звужений до контрольованого validation prototype: 12 perfume identities, 6–8 editorial mappings, exact search, ручна доказова база та deterministic recommendation logic. Мета експерименту полягала не в тому, щоб додати LLM до кожного кроку, а в тому, щоб перевірити, чи можна зробити recommendation system пояснюваною, відтворюваною та provenance-first. Згодом сам Perfume Engine розвинувся в значно ширшу систему, тому ця study документує конкретний історичний architecture experiment, а не поточну повну product architecture.
Співпраця
Обговорити архітектуру системи
Якщо ви проєктуєте систему штучного інтелекту або зіткнулися з проблемами стабільності, підготуйте опис задачі для асинхронного розгляду.
Ініціювати структуроване обговорення
Ознайомтеся з критеріями відповідності та форматами взаємодії на сторінці співпраці для оцінки архітектурного партнерства.