Разработка собственного решения или покупка готового решения для корпоративного RAG: аргументы в ... скачать в хорошем качестве

Разработка собственного решения или покупка готового решения для корпоративного RAG: аргументы в ...

Лидеры в области ИИ находятся под давлением необходимости быстро преобразовывать неструктурированный контент в измеримые результаты. Однако большинство проектов по созданию дополненной реальности для поиска информации (Retrieval-Augmented Generation, RAG) своими силами застревают на промежуточном этапе: коннекторы, безопасность, управление данными, оценка и текущие операции MLOps. Вдобавок к этому, технический стек становится все сложнее — от базового RAG к агентному RAG и теперь к протоколам контекста моделей (Model Context Protocols, MCP), которые обеспечивают связь с корпоративными системами. В этой сессии мы сравним внутренние пути «сборки» с Progress Agentic RAG-as-a-Service, показав, как управляемый модульный стек ускоряет получение результатов, одновременно снижая риски в производстве. Мы разберем основные компоненты, расскажем, что такое RAG, помимо модных терминов, как агентная технология RAG расширяет его возможности за счет агентов и рабочих процессов, и какое место занимают MCP в архитектуре. Далее мы обсудим прагматичный подход «создать собственное решение или купить готовое», а затем рассмотрим, как решение Progress Agentic RAG выходит за рамки простого сбора данных и предоставляет проверяемые и объяснимые ответы с интегрированными функциями оценки и управления, что позволяет уверенно масштабировать систему. Темы обсуждения: Почему самостоятельная разработка RAG постоянно тормозит проекты в области ИИ Как взаимодействуют компоненты реализации RAG Каковы преимущества и недостатки самостоятельной разработки и покупки готового решения Что на самом деле предоставляет Progress RAG-as-a-Service Узнайте больше - https://www.progress.com/agentic-rag?...