Подкаст — про LLM и RAG

Подкаст ИНФОСТАРТ представляет собой глубокое погружение в современные технологии искусственного интеллекта, в частности в Large Language Models (LLM) и Retrieval Augmented Generation (RAG). Эпизод от 12 января 2026 года объединяет экспертизу исследователя и инженера, работающих в передовых областях ИИ.

Профили экспертов

Анна Авдюшина привносит академическую и исследовательскую перспективу как руководитель проекта «Платформа помощи преподавателю с ИИ» и преподаватель ИТМО. Её участие обеспечивает фокус на образовательных и методологических аспектах внедрения ИИ.

Александр Константинов как Lead AI Engineer представляет практическую инженерную сторону, обеспечивая реальные примеры и рекомендации по внедрению этих технологий в production-среде.

Ключевые темы обсуждения

1. Взаимосвязь AI и LLM (02:38-08:53)

Этот раздел поясняет позиционирование LLM в более широкой экосистеме искусственного интеллекта. LLM — это специализированные модели глубокого обучения, но не синонимичны всему AI. Понимание этого различия критично для правильного применения технологий.

2. Применение LLM в реальной жизни (08:53-22:19)

Эксперты детально разбирают практические применения LLM в различных отраслях:​

Здравоохранение: Виртуальные медицинские ассистенты обеспечивают поддержку пациентов, автоматизация документации снижает административную нагрузку, анализ научной литературы ускоряет исследования.​

Финансовый сектор: LLM применяются для обнаружения мошенничества через анализ паттернов транзакций, оценки финансовых рисков и предоставления персонализированных рекомендаций клиентам.​

Образование: Система персонализированного обучения, автоматизированная проверка работ, интеллектуальные системы репетиторства используют возможности LLM для повышения эффективности обучения.​

Производство: Оптимизация производственных процессов, прогнозное обслуживание оборудования, управление цепью поставок становятся более эффективными с помощью LLM.​

Юридический сектор: Анализ контрактов и правовых документов, исследование прецедентов, поиск по правовой базе значительно ускоряются.​

3. RAG — Основная концепция (22:19-49:24)

Retrieval Augmented Generation решает фундаментальную проблему LLM: их знания ограничены данными обучения. RAG интегрирует механизм поиска, позволяющий LLM получать доступ к внешней информации в реальном времени.​

Архитектура RAG состоит из трёх основных компонентов:​

Retriever (модуль поиска) использует несколько подходов для быстрого нахождения релевантных документов:

• Плотные вектора (например, embeddings на основе BERT) для семантического понимания
• Разреженные вектора (BM25) для точного соответствия по ключевым словам
• Гибридные подходы, комбинирующие оба метода
• Типичная задержка составляет 50-200 миллисекунд​

Ranker (модуль ранжирования) оценивает и переупорядочивает найденные документы по релевантности, используя cross-encoder модели и алгоритмы learning-to-rank с задержкой 100-500 миллисекунд.​

Generator (LLM) синтезирует финальный ответ, интегрируя найденную информацию с контекстом запроса.

Практические применения RAG охватывают:​

В производстве специалисты по контролю качества могут искать «все отчёты об обнаружении дефектов подшипников» и получить как письменные отчёты, так и аннотированные фотографии дефектных компонентов для ускорения анализа причин и планирования превентивного обслуживания.

В здравоохранении медицинские профессионалы могут искать «случаи, похожие на двустороннюю пневмонию с плевральным выпотом» и получить релевантные истории болезни, рентгеновские снимки и протоколы лечения.

В правовой сфере юридические команды могут мгновенно получать доступ к нормативной базе вместе с диаграммами безопасности и планами помещений, демонстрирующими требования соответствия.

4. Критические ограничения LLM (49:24-58:48)

Эксперты подчеркивают несколько фундаментальных ограничений, которые необходимо учитывать при планировании RAG-систем:​

Вычислительные ограничения: LLM ограничены фиксированным числом токенов, которые они могут одновременно обрабатывать. Это ограничение поддерживает эффективность, но требует тщательного управления контекстом.​

Галлюцинации и неточности: Несмотря на свою сложность, LLM подвержены генерации некорректной или бессмысленной информации, особенно когда сталкиваются с специализированными областями, выходящими за пределы их обучающих данных.​

Ограничение обновления знаний: LLM полагаются на исходные данные обучения и не могут самостоятельно включать новую информацию. Переобучение требует значительных ресурсов и времени.​

Отсутствие долгосрочной памяти: LLM рассматривают каждый диалог как отдельное взаимодействие, лишенное способности сохранять информацию между сеансами, что ограничивает глубину контекстного понимания.​

Трудности с многошаговым рассуждением: LLM в основном полагаются на сопоставление паттернов, а не на осознанное рассуждение. Они часто борются с планированием сложных многошаговых задач и могут пренебречь критическими ограничениями при оптимизации локальных решений.​

Отсутствие самопроверки: LLM не могут независимо валидировать свои выводы, что проблематично для высокоставочных приложений, требующих надежности.​

Стратегии оптимизации RAG

Подкаст через примеры и контекст предполагает несколько ключевых стратегий оптимизации:​

Гибридный поиск комбинирует точность поиска по ключевым словам (BM25) с семантическим пониманием плотных embeddings. Это обеспечивает превосходную производительность для различных типов запросов, где векторный поиск превосходит для концептуальных вопросов, а поиск по ключевым словам доминирует для точных терминов и кодов продуктов.​

Цикл непрерывного совершенствования следует трёхэтапной петле:​

1. Логирование комплексной телеметрии поиска (паттерны запросов, оценки релевантности, обратная связь)
2. Еженедельный анализ данных для выявления деградации производительности и новых вариантов использования
3. Переобучение моделей embedding, корректировка алгоритмов ранжирования и обновление pipelines обработки документов

Оптимизация контекста и производительности:​

• Параллельное выполнение подзапросов для сокращения времени ответа
• Использование метаданных для фильтрации результатов
• Кэширование часто повторяющихся запросов
• Семантическое ранжирование встроено в современные RAG-пайплайны

Рекомендуемые ресурсы для углубленного изучения

Эксперты предлагают четыре ключевых источника для дальнейшего развития знаний:

1. Context Engineering (GitHub) предоставляет практические примеры и инструменты для работы с контекстом в LLM-приложениях.
2. Agent Design Pattern Catalogue (arXiv) описывает архитектурные паттерны для построения многоагентных систем на основе LLM.
3. Базовая модель профессий и компетенций дает методологический фундамент для понимания того, как LLM интегрируются в профессиональные экосистемы.
4. LLM Patterns подробно описывает различные архитектурные подходы для построения систем на основе LLM, включая кода когда использовать ограничители, RAG и fine-tuning.

Практические выводы для реализации

Подкаст имплицитно подчеркивает несколько критических практических рекомендаций:​

Планирование масштабирования: Организации должны тщательно оценивать требования к индивидуальной настройке, масштабируемости и интеграции перед выбором RAG-подхода.

Управление качеством: Качество источников знаний напрямую влияет на качество выходных данных RAG-системы, требуя постоянного мониторинга и оптимизации.

Гибридные подходы: Эффективные RAG-системы часто требуют комбинации различных техник поиска, ранжирования и синтеза ответов.

Человеческий надзор: Для высокоставочных приложений необходимо включать человеческий контроль в workflow для обеспечения точности и надежности.​

Заключение

Подкаст представляет собой ценный ресурс для профессионалов, желающих понять текущее состояние и практические применения LLM и RAG. Баланс между теоретическим знанием (через Анну Авдюшину) и практической инженерией (через Александра Константинова) делает контент доступным и одновременно углубленным. Основной посыл состоит в том, что хотя LLM имеют фундаментальные ограничения, RAG и другие дополнительные технологии предоставляют эффективные способы расширить их возможности и применить их в production-среде.

Послушать подкаст ⇲