Был ли у тебя опыт работы с RAG?

Опыт с RAG стоит описывать по цепочке: подготовка документов, поиск релевантных фрагментов, формирование контекста, генерация и оценка качества, отдельно отмечая свой вклад.

RAG добавляет найденные внешние сведения в контекст модели, но не гарантирует фактическую точность. На практике важны chunking, метаданные, права доступа, качество retrieval и корректность ссылок на источники. Для тестирования разделяют ошибки поиска и генерации, используют набор вопросов с проверяемыми источниками и сценарии отсутствия ответа. Если только пользовались готовым чат-ботом, не называйте это разработкой RAG-пайплайна. Покажите, какие компоненты действительно создавали или проверяли.