DRAG with KNEE: как реализовать динамический RAG с интеллектуальной обрезкой контекста на Python Определите проблему статического RAG: фиксированное число чанков ведет к шуму или нехватке контекста. Реализуйте динамический поиск DRAG с анализом «колена» на графе схожести результатов. Постройте иерархическое дерево в Qdrant для интеллектуального отбора только релевантных фрагментов. Настройте алгоритм, который автоматически определяет оптимальное количество чанков для каждого запроса. Читать статью → Подписаться на канал