Конвейер поиска заработал, но вопрос к продукту остался

Разработчик Майкл Труонг анализирует сложности создания системы RAG для персонального помощника. Изначально индексация целых документов приводила к низкой релевантности поиска, так как один документ часто охватывал несколько тем. Для решения проблемы автор внедрил стратегию разбиения на фрагменты по заголовкам Markdown, что позволило проводить более точный семантический поиск с использованием OpenAI embeddings и pgvector. Хотя конвейер успешно повысил точность поиска, автор подчеркивает, что технический успех не гарантирует качественный пользовательский опыт. Тестирование показало, что качество поиска сильно зависит от расширения корпуса данных и настройки лимитов выдачи результатов. Труонг делает вывод, что прохождение автоматизированных тестов — это лишь отправная точка, и разработчикам необходимо тщательно калибровать параметры поиска, чтобы разговорные помощники могли эффективно отделять релевантную информацию от шума при ответе на запросы пользователей.