Векторные базы и RAG-платформы

Российское ПО для векторных баз данных и RAG-платформ

Векторные базы данных и RAG-платформы (Retrieval-Augmented Generation) обеспечивают семантический поиск в корпоративных базах знаний с последующей передачей найденного контекста в LLM для генерации точных ответов. Российские разработчики создают RAG-решения для работы с конфиденциальными корпоративными данными.

Назначение и область применения

Применяются для построения корпоративных AI-ассистентов, работающих на внутренней документации — регламентах, инструкциях, базах знаний — без необходимости дообучения LLM при каждом обновлении данных. Обеспечивают актуальность ответов и прозрачность источников.

Ключевые функции и компоненты

Векторные базы данных с поддержкой приближённого поиска ближайших соседей (ANN), инструменты индексирования документов (чанкинг, встраивание), гибридный поиск (векторный + ключевой), оркестрация RAG-пайплайнов (LangChain-совместимые интерфейсы), управление источниками с метаданными, фильтрация нерелевантных фрагментов, оценка качества извлечения, on-premise развёртывание.