Как собрать RAG-ретривер для точного поиска имён в LangChain

Когда нейросеть ищет по собственным данным, векторный поиск часто промахивается на именах, названиях и редких терминах. Практический разбор показывает, как собрать собственный RAG-ретривер в LangChain и встроить его для точных результатов.

Нейросеть для поиска текста — что это?

Ретривер — компонент ИИ-системы, который извлекает релевантные текстовые фрагменты из базы данных. В статье показано, как собрать собственный ретривер на TF-IDF и встроить его в LangChain для точного поиска имён и редких терминов.

Когда нужен свой ретривер вместо стандартного?

Когда стандартный векторный поиск часто ошибается на именах, названиях компаний и редких терминах — обычные эмбеддинги на них промахиваются, поэтому нужна специализированная схема.

Как использовать нейросеть для поиска редких терминов?

Нужен RAG-ретривер на TF-IDF вместо стандартных эмбеддингов. Habr AI показал, как встроить такой ретривер в LangChain.

Когда векторный поиск дает промахи?

На именованных сущностях, редких терминах и названиях. В таких случаях TF-IDF даёт лучшую точность, чем стандартные эмбеддинги.