ЗАЧЕМ RAG, ЕСЛИ ЕСТЬ CAG? Секрет эффективных ботов в N8N скачать в хорошем качестве

ЗАЧЕМ RAG, ЕСЛИ ЕСТЬ CAG? Секрет эффективных ботов в N8N

Показываю, когда векторные базы данных и RAG-системы — это просто излишняя возня, которая не нужна. Если у вас небольшая база знаний (до 100-200 пунктов), то кэширование промптов в Claude дает гораздо лучший результат: быстрее, дешевле, проще в настройке. Демонстрирую создание бота-консультанта в N8N, который работает без RAG, а на CAG (Context Augmented Generation), но при этом отвечает точно и экономит до 90% токенов благодаря умному кэшированию. Таймкоды: 00:00 - Когда RAG — излишняя возня для простых задач 00:28 - Пример: бот первой линии для консультаций 00:44 - База знаний в 50 пунктов "вопрос-ответ" 01:22 - Разбор простого workflow в N8N 02:19 - Форматирование сообщений для Anthropic API 02:41 - Хранение базы знаний в Google Таблицах 03:51 - Сборка всех вопросов-ответов в единый контекст 04:37 - Вставка базы знаний прямо в промпт Claude 05:39 - Первый тест бота и исправление ошибок 07:04 - Демонстрация: бот отвечает на вопросы о вайп-кодинге 07:39 - Революция кэширования: с 10 до 60 минут хранения 08:12 - Анализ расхода токенов: 9333 токена почти бесплатно 08:39 - Сравнение с RAG: когда кэш выгоднее 09:17 - Кэширование в OpenAI и Google: альтернативы 09:52 - Ограничения N8N и решения через HTTP-ноды 10:25 - Практические выводы и рекомендации Этот подход идеально подходит для ботов первой линии, консультантов по услугам, FAQ-ботов и любых случаев, где база знаний умещается в контекст модели. Вместо сложной архитектуры с векторными базами получаем простое, быстрое и экономичное решение. 📸 Следите за мной в Instagram:   / timur.yessenov