Окупаемость RAG-инфраструктуры (RAG Infrastructure Payback)

Срок и условия, при которых затраты на векторизацию, создание векторных баз данных, подбор моделей и серверов RAG перекрываются экономией от быстрого доступа к знаниям.

Семантический поиск

Технология поиска информации, которая ищет документы не по совпадению ключевых слов, а по смыслу и контексту запроса.

Маршрутизация запросов (Query routing)

Компонент архитектуры ИИ-системы, который анализирует входящий вопрос пользователя и направляет его в нужную базу данных или к нужному ИИ-агенту.

Векторная база данных (Vector Database)

Специализированное хранилище, где текстовые документы хранятся в виде математических векторов (эмбеддингов), что позволяет ИИ искать информацию не по ключевым словам, а по смыслу.

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Архитектурный подход, при котором нейросеть перед генерацией ответа ищет нужные факты в вашей корпоративной базе данных (справочниках, ГОСТах), и отвечает строго на их основе.

Эмбеддинг (Embedding)

Математическое представление текста (слова, предложения или документа) в виде многомерного вектора чисел для определения смысловой близости.