Я перестроил свой RAG-конвейер без LangChain — что стало лучше, а что хуже

Разработчик делится опытом перехода с использования LangChain на кастомный RAG-конвейер (Retrieval-Augmented Generation). Хотя LangChain удобен для быстрого прототипирования, автор утверждает, что для промышленных RAG-систем требуется более детальный контроль над поиском, чанкингом и наблюдаемостью. Отказ от уровня абстракции позволил значительно улучшить отладку, точность поиска и управление затратами. Ключевые стратегии включали внедрение планировщика запросов, использование гибридного поиска для точных идентификаторов и применение переранжирования в качестве контроля качества. Несмотря на то, что переход потребовал написания большего количества «связующего кода» и решения сложных задач по инженерии данных, автор приходит к выводу, что владение ядром поиска необходимо, когда надежность продукта зависит от качества ответов. Статья служит практическим руководством для разработчиков, решающих, стоит ли сохранять или удалять высокоуровневые фреймворки из своих ИИ-приложений.