#rag ai

08:00 МСК·Технологии·28 июля 2026 г.

Как я собрал антискам‑бота на грязных данных: детектор, типизатор и грабли по дороге

В первой статье я разбирал RAG-модуль этого проекта и главный вывод — что RAG оказался про замеры, а не про код. Здесь — про то, как устроена вся система вокруг него: классификатор, который решает, кому вообще нужна помощь, определитель типа проблемы и архитектура, которая всё это связывает. Эта статья скорее про ML-инженерию на реальных, грязных данных, чем про RAG. Про то, как собрать рабочий классификатор, когда у тебя нет размеченного датасета, метрики врут, а данные — это поток из телеграм-

08:00 МСК·Технологии·27 июля 2026 г.

RAG — это про замеры, а не про код. История одного бота, где почти всё «правильное» сделало хуже

Есть жанр статей про RAG, который выглядит так: подключаем векторную базу, берём эмбеддер, сверху реранкер, для верности — гибридный поиск с BM25, и вот у нас продакшн-ready система. Двадцать строк кода, стрелочки на схеме, всё летает. Я прошёл этот путь до конца на реальных данных. И почти каждое «правильное» улучшение из этого списка на моих данных сделало хуже. BM25 уронил метрику. Реранкер уронил метрику. Дважды, в двух разных конфигурациях. Единственное, что реально помогло, — не код, а нес