RAG-агенты в продакшене: 10 уроков, которые мы вынесли - Дауэ Кила

Оригинал:    • RAG Agents in Prod: 10 Lessons We Learned ...   Переведено ИИ: https://github.com/ArteusAI/DubbLM
Вот перевод: Новейшее поколение LLM впечатляет возможностями рассуждения прямо во время выполнения. Но чтобы это было реально полезно в компании, эти агентные возможности нужно применять к правильным корпоративным данным. На фоне хайпа вокруг AI-агентов многие забыли старую истину мусор на входе - мусор на выходе: языковые модели работают хорошо только если их правильно контекстуализировать. В этом докладе Дауэ Кила делится уроками, полученными при масштабном внедрении корпоративных RAG-систем, и рассказывает, как спроектировать решение, достаточно надежное для компаний из Fortune 500. Записано вживую на Leadership Track Session Day саммита AI Engineer 2025 в Нью-Йорке. Подробнее на [https://ai.engineer
](https://ai.engineer)
и билеты на следующий ивент AI Engineer World's Fair в Сан-Франциско 3 - 5 июня здесь: [https://ti.to/software-3/ai-engineer-
](https://ti.to/software-3/ai-engineer-)...
О спикере Дауэ Кила - сооснователь и CEO Contextual AI. Также приглашенный профессор программы Symbolic Systems в Стэнфорде. Ранее возглавлял ресерч в Hugging Face и был лидом исследований в команде FAIR (Fundamental AI Research) в Meta, где стал одним из пионеров Retrieval-Augmented Generation (RAG) наряду с другими важными прорывами в AI. Его работы по мультимодальности, аллайнменту и оценке задали новые стандарты и сделали системы безопаснее, надежнее и точнее.