Сталкивался ли ты с RAG и векторным поиском?

Если опыт есть, опишите конкретный pipeline: документы, embeddings, индекс, retrieval, генерация и оценка. Если был только прототип, прямо обозначьте его масштаб.

Важно объяснить личные решения: разбиение документов, фильтры, выбор similarity, reranking и борьба с неоснованными ответами. Назовите измеренную проблему и результат, а не только используемую векторную БД. При отсутствии опыта можно показать понимание подхода и план проверки качества, не выдавая теорию за внедрённый сервис.