RAG-пайплайн, который масштабируется: ingestion, retrieval, quality

Большинство RAG-систем деградируют не в модели, а в пайплайне данных.

Проще говоря

Архитектура production RAG: как обновлять знания, держать релевантность и не терять контроль над качеством. Ниже — что именно делать на практике и где чаще всего ошибаются.

3 слоя стабильного RAG

1. Ingestion layer: нормализация, chunking, versioning.
2. Retrieval layer: hybrid search (vector + keyword), reranking.
3. Quality layer: eval-наборы, hallucination checks, мониторинг drift.

Что обязательно в проде

• версионирование индекса,
• incremental re-index,
• trace: ответ → источники,
• защитные рамки на чувствительный контент,
• offline+online метрики качества.

Типовые ошибки

• «один embedding навсегда» без переобучения стратегии,
• нет контроля freshness,
• retrieval оценивают только вручную,
• нет резервный сценарий, когда контекст плохой.

Короткая история из команды

Сначала казалось, что проблема в модели: ответы неточные, контекст «мимо». Но после аудита выяснилось, что ломался ingestion и в индекс попадали устаревшие версии документов. После наведения порядка в пайплайне точность выросла без смены модели. Этот кейс хорошо показывает: в RAG качество чаще всего живёт в данных, а не в «магии промпта».

Вывод

Успешный RAG — это data/infra задача не меньше, чем LLM-задача. Побеждает тот, кто системно управляет качеством retrieval.

Практический сценарий внедрения

Если внедрять подход поэтапно, лучше идти от самого болезненного потока: выбрать один критичный user-journey, зафиксировать текущие метрики и применить изменения только на этом участке. Такой подход снижает риск и даёт быстрый доказуемый эффект для команды.

Метрики, которые важно отслеживать

• p95/p99 latency для ключевых операций,
• error rate и доля retry/резервный сценарий,
• время восстановления после сбоев,
• стоимость обработки запроса/события,
• доля регрессий после релизов.

Без метрик даже сильные архитектурные решения быстро превращаются в набор гипотез.

Что обычно идёт не так

1. Команда пытается внедрить всё сразу вместо поэтапного поэтапный запуск.
2. Нет владельца архитектурного решения и контроль расслаивается.
3. Решение есть в документации, но не встроено в CI/CD и runbook.
4. После внедрения нет регулярного review, и качество снова деградирует.

Пошаговый план на 30 дней

• Неделя 1: базовый уровень, ограничения, целевые KPI.
• Неделя 2: внедрение в одном потоке + алерты.
• Неделя 3: стабилизация, фиксы edge-cases.
• Неделя 4: масштабирование на соседние модули и обновление стандартов команды.

Термины простыми словами

• RAG (Retrieval-Augmented Generation) — архитектура, где LLM отвечает с опорой на внешнюю базу знаний через retrieval, а не только на параметры модели.
• Политика повторов — правила повторных попыток (когда, сколько раз и с каким backoff), чтобы не усилить сбой.

Этот блок нужен, чтобы статью можно было читать без предварительного контекста по всем терминам.

Почему это часто проваливается на практике

На бумаге архитектурное решение выглядит логично, но в проде мешают сроки, кросс-командные зависимости и отсутствие явного владельца. Когда решение не встроено в CI, мониторинг и ревью, оно быстро деградирует до «локальной договорённости».

Чтобы этого не было, нужно заранее решить три вещи: кто отвечает за стандарт, как проверяется соблюдение, и в какой момент команда пересматривает подход. Без этого даже сильная архитектурная идея через пару релизов теряет форму.