RAG, поиск и LongContext: почему сложные пайплайны не всегда нужны

В статье анализируется эволюция RAG-систем (Retrieval-Augmented Generation) в контексте развития современных LLM. Автор отмечает, что в 2023 году RAG был необходимым инструментом для работы с базами знаний из-за ограниченного контекстного окна моделей. Однако сегодня, когда многие модели поддерживают контекст в 1 миллион токенов и более, необходимость в сложных и ресурсоемких RAG-пайплайнах (чанкинг, векторные базы, реранкеры) для небольших объемов данных становится спорной. Статья предлагает критический взгляд на выбор между использованием длинного контекста и классическим RAG-подходом. Автор разбирает, в каких случаях оправдано создание сложной архитектуры, а когда достаточно загрузить документацию напрямую в модель. Материал помогает разработчикам оптимизировать ресурсы и выбирать наиболее эффективные инструменты для работы с данными, избегая избыточного проектирования там, где современные возможности LLM позволяют упростить решение задачи.