Гибридный поиск в RAG звучит как кабинетная теория, но на практике в России он решает очень приземлённый вопрос: как быстро находить релевантные документы и выдерживать 152-ФЗ. Здесь семантический поиск помогает понять смысл запроса, а ключевой — зажимает контекст рамками точных совпадений и атрибутов. Я покажу, как это собрать без магии: на российских инструментах, с белой обработкой данных и привычной автоматизацией через интеграторы и n8n. Текст для специалистов и тех, кто хочет руками довести RAG до продакшена без лишних нервов. Почему сейчас это важно? Потому что локализация данных стала не пожеланием, а правилом, а проверка Роскомнадзора — не страшилкой, а рутиной. Пойдём последовательно, без пафоса и с измеримым результатом.
Время чтения: примерно 15 минут
Как мы к этому пришли и почему тема не отпускает
На проекте по внутреннему аудиту я впервые столкнулась с тем, что классический поисковый движок не тянет формулировки сотрудников и живые запросы юристов, которым нужно найти не только точные фразы, но и гипотезы смысла. Семантический поиск вроде угадывал интенцию, но хватал лишнего, а ключевой — забывал синонимы и вариативность русского. В какой-то момент я поняла: гибрид — это не компромисс, это дисциплина, где сначала фильтруем по полям и правилам, а потом включаем контекст и смысл. В России сюда добавляется белая зона данных, локализация, отдельные согласия и журналирование — звучит скучно, зато ночью спится спокойно. Я писала пайплайн третьей попыткой в n8n, кофе остыл, а система наконец перестала вываливать персоналку в ответ на нейтральный вопрос. Это означает, что баланс достигается не моделью, а процессом вокруг модели.
Ещё одна маленькая сцена из жизни: запрос из сервис-деска «инструкция по применению» выдаёт и техрегламенты, и рецепты, и обзор на «аэрогриль редмонд rag 246 инструкция по применению». В бизнес-контексте это смешно только до тех пор, пока не видишь, как сотрудник копирует лишнее в клиентский чат. Тогда я подумала, нет, лучше так — сперва наводим порядок в индексах, затем пускаем семантику на аккуратно выстланную дорожку. И если коротко, гибрид держит две мысли в голове: точность по полям и широту по смыслу. Две опоры — ключи и эмбеддинги — дают нормальный контроль качества, а остальное уже про инженерные руки и здравый смысл.
Что мешает гибридному поиску в RAG работать в России без сюрпризов
В России гибридный поиск упирается не в алгоритмы, а в границы, которые мы обязаны уважать: 152-ФЗ, локализация баз, аккуратное согласие и контроль доступа. Когда база живёт в РФ, а события аудируются, сразу исчезают соблазны «быстро подрубить зарубежное API» и закрыть глаза на путь данных. Это дисциплинирует, хотя и добавляет инфраструктурной скуки. Я заметила, что главная ошибка — думать алгоритмами, а не политиками: сначала политика обработки, потом топология, только затем архитектура запроса. Внутри RAG это означает, что ретривер обязан знать атрибуты и статусы данных, иначе он принесёт в контекст то, что нельзя показывать. Легальность — это функциональное требование, а не сносная опция в настройках интегратора.
Гибридный поиск становится зрелым не тогда, когда он умен, а тогда, когда он предсказуем и проверяем.
В прикладном смысле проблемы повторяются: отсутствие реестра персональных данных, смешение конфиденциальных и публичных документов, хаос в метаданных, а также попытки сэкономить на DLP и разграничении ролей. Часто нет отдельного согласия на обработку, оно спрятано в общий договор — это удобно до первого запроса Роскомнадзора. Плюс технические ловушки: семантический ретривер без приоритета свежести, лемматизация без морфологии, индексы, которые не пересобираются дифференциально, и многословные запросы без нормализации. Я видела проекты, где всё ломается на банальном: пользователь просит инструкцию, а получает пересказы писем с персональными данными, потому что векторный поиск нашёл «похожее». Для рынка это уже не мило, а дорого.
Отдельная боль — граничные кейсы: биометрия, медданные, кадровые анкеты и обращения граждан. Формально их можно индексировать и искать, но только при наличии аккредитации и крайне аккуратной схемы доступа. Проблема в том, что семантические модели не различают юридические качества фраз — они просто исчисляют близость. Поэтому гибридность нужна как тросик безопасности: сначала пропускаем запрос через ключевые фильтры по типам данных и ролям, а уже затем вычисляем смысловую близость. В реальности такой порядок спасает от казусов, когда RAG находит «идеально релевантный» ответ, который нельзя показывать никому. Получается, что не строгость ради строгости, а надежность ради ответа, который можно отдать.
Почему правовые требования меняют архитектуру?
Я вижу это каждый раз: как только подключаем локализацию, разделяем контуры, настраиваем ролевые ACL и журналируем операции, архитектура RAG перестаёт быть игрушкой и становится системой. Схема данных обрастает полями статуса, владельца, класса ПДн, а индексы получают правила включения и исключения. Это не убивает скорость, если продумать материализацию выборок и кеши на стороне ретривера. Метаданные — это топливо, без них ключевой слой не сужает выборку, а семантический слой утопает в лишнем шуме. В таких условиях запрос превращается в конвейер: валидация — фильтрация — локализация — эмбеддинги — ранжирование — контекст. Сложно? Да. Зато проверяемо.
Какие данные чаще всего блокируют внедрение?
Чаще всего стопор — смешанные архивы, где контракты, письма с персоналкой и публичные презентации лежат в одном ведре. Второе по частоте — отсутствующие или неполные карточки документов, где нет даже типа, даты и владельца. Третье — нестабильные пути хранения: часть в файловых шарах, часть в облаках, часть в почте. Без единой схемы индекс превращается в лоскутное одеяло, и гибридный поиск теряет предсказуемость. На практике я начинаю с инвентаризации, затем ставлю простые правила маршрутизации, и только потом строю ретриверы. Да, кажется медленно, но это экономит недели на исправление странных ответов и пересборку индексов.
Что происходит без гибридности?
Если оставить только семантику, модель будет приносить релевантные по смыслу, но юридически опасные фрагменты: имена, адреса, должности. Если оставить только ключи, пользователи утонут в десятках страниц совпадений и опустят руки. Поэтому рабочая схема — комбинировать. Я заметила, что в задачах комплаенса гибридная связка сокращает ручную проверку на 30-40% и стабилизирует качество контекста для генерации. Ниже собрала пошаговый контур, который держится в проде и не рушится от нестандартных запросов.
- Шаг: нормализовать запрос и отфильтровать типы данных.
- Шаг: сократить корпус по метаданным и доступам.
- Шаг: применить векторный поиск и ранжировать по смыслу.
- Шаг: собрать контекст, обезличить, отдать генератору.
- Шаг: залогировать, обновить метрики качества.
Как устроен гибридный поиск: от ключевых слов до семантики
Сначала работает ключевой слой: он быстрее, дешевле и юридически понятнее. Мы фильтруем по полям, датам, владельцам, классам ПДн, лицензиям, языку, а также по статусу публикации. После этого оставшуюся выборку прокручиваем через семантическую модель, которая понимает, что «переоформление договора» и «пролонгация» — близкие истории. Такой порядок снимает 70-90% шума и добавляет контроль. Когда я делаю обучение для команд, я повторяю одно и то же: не пытайтесь обмануть реальность, стройте двойной фильтр. Смысл без атрибутов — лотерея, атрибуты без смысла — тупой поиск по полю, который надоел всем с 2000-х.
Секрет гибридизации прост: быстрые ключи сужают, умная семантика уточняет.
Дальше начинается инженерия: токенизация с учётом морфологии русского, сегментация документа на чанки, эмбеддинги с локально обученных моделей, и ранжирование, где рядом стоят косинусная близость и свежесть документа. Я люблю добавлять слой перезапроса: если контекст тонкий, RAG аккуратно формирует уточнение для ретривера и берёт ещё 1-2 чанка. В итоге качество ответа растёт без излишней болтовни. В этом разделе покажу детали — как мы подгоняем ключевой и семантический уровни друг к другу, чтобы они не спорили, а помогали.
Где заканчиваются ключи и начинается смысл?
Граница проходит там, где термины становятся широкими: «порядок обработки», «политика», «регламент взаимодействия». Ключи отлично ловят ID договора, номер версии, ФИО в обезличенном виде, даты и статусы. Семантика — о причинно-следственных связях и перефразах. Комбинация даёт устойчивость: мы сначала забираем только разрешённые типы, затем ищем смыслом и выпускаем только то, что прошло обезличивание. Если инженерно, то это два ретривера в цепочке и одно сборочное правило, которое уважает оба источника и не даёт приоритету без проверки прав.
Какой семантический стек подходит для русского языка?
На практике работают модели от российских провайдеров, обученные на отечественных корпусах и корректно хранящие данные в РФ. Важно уметь менять эмбеддинги без пересборки всей архитектуры: оборачиваем векторизацию в сервис, а индексы держим на Postgres или ClickHouse с колонночным шифрованием. Эмбеддинги — это не святое письмо, их можно менять по мере улучшений качества. Главное — не забывать про тестовые срезы: юридические запросы, поддержка, HR. И ещё одна мелочь: морфология, синонимы, транслитерации — всё это делается на этапе нормализации, иначе семантика недополучит контекст.
Как связать два слоя без борьбы за лидерство?
Когда ключевой слой отдал узкую выборку, мы прокидываем её в семантический ретривер и просим 5-20 кандидатов с убыванием по близости. Затем ранжируем смесью факторов: близость, свежесть, источник, доверие к автору. Последнее слово за политикой: если документ закрыт по доступу — он не попадёт в контекст, даже если близость зашкаливает. Для генератора формируем компактный контекст до лимита токенов, обезличиваем критичные фрагменты и записываем метки, на основе которых считаем качество и строим отчётность.
Какие инструменты и стеки использовать в РФ
Я люблю собирать минимальный стек и не перегружать команду экзотикой. В роли хранилища — Postgres или ClickHouse, где шифрование на уровне столбцов и понятная репликация. Для семантического слоя — локальные модели и API российских провайдеров, чтобы не выходить за пределы РФ. Автоматизация — n8n, Make.com или бэкенд на знакомом фреймворке, если нагрузка велика. Контроль утечек — DLP отечественных вендоров, доступы — через штатные СЗИ и прокси. Прозрачность стека — часть комплаенса, потому что аудит должен быстро понять, куда текут данные. Инструментарий вторичен к процессу, но и он обязан быть адекватным и поддерживаемым.
Ничего лишнего — только то, что команда сможет обслуживать без героизма.
Для разметки семантического поиска и сборки тестовых корпусов я нанимаю исполнителей с понятной репутацией: «специалист семантического поиска Яндекс» звучит красиво, но важнее портфолио и умение спорить с постановкой задачи. Бывает полезно читать «специалист разметки семантического поиска отзывы», чтобы понять, кто действительно разбирается в русской морфологии, а кто просто ставит галочки. Если нужна гибкая загрузка, ищу «специалист разметки семантического поиска частичная занятость» — типовая формулировка для пилота. Это означает, что на старте мы не строим армию, а берём людей под конкретные срезы данных и измеримый прогресс.
Что выбрать для индексов и контроля доступа?
Выбор зависит от профиля нагрузки. Если много коротких записей — Postgres с pgvector и строгой схемой, если массивы логов и документов — ClickHouse с внешним векторным хранилищем и колоночным шифрованием. ACL живёт рядом: роли пользователя, проект, метки безопасности, география. Эти атрибуты хранятся вне индекса и участвуют в фильтрации на первом шаге. DLP подключается на уровне транспорта и рабочих мест, чтобы контент из контекста не утёк в мессенджеры без санкции. Да, звучит сурово, но зато работает даже в пиковых проверках.
Как автоматизировать сборку пайплайна?
Я часто провожу связку через n8n: парсинг, нормализация, разметка, отправка на векторизацию, обновление артефактов. Когда пайплайн стабилен, можно переносить критичные участки в сервисы. Для оркестрации хорош и Make.com, особенно если нужно быстро подружить формы, CRM и внутренние базы. Автоматизация через n8n помогает упростить повторяемость, а версионирование воркфлоу — возвращать систему к рабочей точке после смелых экспериментов. Если хочется посмотреть, как я оформляю такие конвейеры, загляни на мой сайт — ссылка встроена в фразу «автоматизация через n8n», там я показываю связки без лишних слов.
Куда складывать метрики и как их читать?
Метрики хранятся рядом с индексом или в отдельной витрине: полнота, точность, доля обезличенных ответов, среднее время ретрива, доля пересборок. Метрики — не украшение, они дают язык для разговора с безопасностью и юристами. Я добавляю логи RAG-сессий, чтобы разбирать спорные ответы. Этот слой окупается, когда начинается спор, почему система достала не то — тогда мы открываем записи и видим, где фильтр недоработал, а где семантика переусердствовала.
Как построить процесс: от данных до ответа RAG
Процесс устойчего гибридного поиска начинается с инвентаризации данных и выбора критичных доменов. Я обычно беру небольшой пласт — один отдел или один тип документа, где бизнесу уже больно и хочется улучшений вчера. Потом идут правила обезличивания и локализации, подготовка метаданных, сборка индексов. Когда корпус готов, подключаем семантику, тестовые срезы, итерации по качеству, и уже затем шлём контекст генератору. Последовательность — половина успеха: каждое звено должно давать проверяемый артефакт. Ниже — как по шагам я это раскладываю у себя в проектах, чтобы не терять нить между техникой и законом.
Гибрид — это не архитектура, а способ разговаривать с данными, когда ответственность важнее скорости.
Ещё деталь: я всегда готовлю зачистку в обратную сторону — если метрики съехали, быстро откатываю модель эмбеддингов и индекс. В этот момент команду спасают чек-листы и журнал изменений: мы видим, что именно изменили, и возвращаем стабильный билд без паники. Если честно, половина взрослости системы — в умении откатиться, вторая половина — в умении повторить успех.
Как описать данные так, чтобы ключевой слой был сильным?
Нам нужны карточки документов: тип, владелец, версия, дата, язык, класс ПДн, уровень доступа, статус публикации. Это можно собрать полуавтоматически, но я рекомендую выделить воронку ручной верификации для старых архивов. Хорошие метаданные кормят ключевой фильтр и вытаскивают гибрид из хаоса. В реальной жизни часть полей будет пустой, поэтому мы добавляем правила дополнительных эвристик и наполняем карточку при первом обращении, а затем фиксируем состояние в журнале.
Как готовить корпус для семантики?
Разбиваем документы на чанки с учётом структуры: заголовки, списки, таблицы. Нормализуем текст, уважаем морфологию, приводим термины к словарям. Чанк — это смысловой кирпич, его границы важны для качества ответа. Для специфических доменов — добавляем доменные глоссарии и дополнительные поля, которые подсказывают модели, как отличать «накладную» от «накладной» и «акт» от «акта». Чем тщательнее подготовлен корпус, тем меньше перезапросов и тем спокойнее живёт генератор.
Как выглядит связка ретривера и генератора?
Ключевой ретривер отдаёт узкий набор документов, семантический — добавляет релевантные фрагменты. Дальше компоновщик строит контекст по лимиту токенов и отправляет генератору. В ответе обезличиваем то, что нельзя показывать, и добавляем ссылку на источник. Ответ без источника в корпоративной среде вызывает недоверие, поэтому источник — часть качества. В конце пишем в журнал: как фильтровали, какие документы вошли, какие поля сработали, сколько времени заняло. Это скучно читать, но прекрасно видеть, когда система взрослеет.
Каких результатов ждать и как их измерить
Я оцениваю гибридный поиск по трём группам метрик: качество ответа, безопасность и экономика. Качество — полнота и точность на тестовых срезах, доля переспросов, стабильность контекста. Безопасность — доля потенциально небезопасных фрагментов до и после обезличивания, корректность разграничения доступа. Экономика — время до релевантного ответа, сокращение ручной проверки, уменьшение нагрузки на поддержку. 30-40% экономии на операциях звучит амбициозно, но достигается в первых трёх месяцах, если процесс поставлен и данные локализованы. Дальше прирост идёт медленнее, но и риски становятся ниже.
Качество гибрида чувствуется не в демо, а в месяце бесконечных запросов из реального отдела.
Косвенные эффекты тоже заметны: пользователи начинают формулировать запросы чище, документы получают аккуратные карточки, а в службе безопасности становится спокойнее. В какой-то момент система перестаёт быть «ещё одной нейросетью» и становится инфраструктурой поиска знаний. И здесь, кстати, полезны отзывы команды — не маркетинговые, а честные заметки, что стало быстрее, где болит, где подправить. Это означает, что мы смотрим не только на цифры, но и на поведение людей, ради которых всё затевалось.
Какие целевые значения имеют смысл?
Я обычно ставлю планку: точность 0.8 на критичном срезе, полнота 0.7, среднее время ответа до 2 секунд на топ-выборке, переспросов не более 15%. Метрики должны быть мерной лентой, а не украшением презентации. Если показатели плавают, полезно вернуться к индексу: несвежие метаданные и избыточные чанки портят ранжирование сильнее, чем кажется. Проверяйте и тесты, и политику доступа — там чаще всего и прячется дрожь.
Как сделать метрики юридически полезными?
Храним их так, чтобы можно было показать регулятору: журналы доступа, события поиска, обезличивание, версии индекса. Доказуемость — это валюта в спорных кейсах: на чём обучались, как фильтровали, кто видел. Я добавляю отчёт-расшифровку раз в неделю — это 4-5 графиков и пару таблиц, где сравниваем изменения. Юристы любят ясность, и им важно видеть, что система не «сама по себе», а живёт по понятным правилам.
Как убедиться, что пользователи доверяют ответам?
Доверие измеряется простыми вещами: как часто пользователи перескакивают на ручной поиск, как часто открывают источники, сколько правок добавляют в карточки документов. Доверие — это действие, а не улыбка в демо. Если видим, что люди обходят систему, стоит проверить свежесть индекса, качество подсказок и список стоп-слов, которые портят ранжирование. Иногда помогает маленькая доработка: подсветка найденных мест в документе или аккуратные подсказки к запросу.
Какие подводные камни встречаются чаще всего
На практике я чаще вижу три провала: отсутствие локализации, смешение данных и переоценка семантики. Без локализации проект становится юридически слабым и рискует штрафами. Смешение данных — когда в одном индексе лежат и ПДн, и открытые презентации — приводит к неконтролируемым ответам. Переоценка семантики — надежда, что «умная модель поймёт», хотя она не знает прав и обязанностей. Гибрид нужен как ремень безопасности, и если его снять, машина всё ещё едет, но поворот может быть последним. Ниже несколько ситуаций, где система ломается красивым, но неверным движением.
Самая частая ошибка — думать, что векторная близость равна допустимости показа.
Есть ещё человеческий фактор: попытки ускорить и выключить фильтры «на время», желание загрузить всё и сразу, пренебрежение карточками документов. И скучный, но важный момент — забытые индексы, которые не видели пересборки месяцами. Здесь работает простая дисциплина: расписание, ревью, журнал. Когда у команды есть привычка смотреть на метрики и заносить изменения, система не превращается в лентяйку, которая однажды выдаёт очень неправильный ответ в самый неподходящий момент.
Почему нельзя экономить на метаданных?
Потому что именно они держат ключевой слой и дают смысл семантике. Без полей владельца и типа документ становится серой массой, которую модель угадывает наугад. Метаданные — это карта, без которой навигатор видит только расстояние по воздуху. Когда карточка полна, фильтр работает чисто, а семантика не пытается дотянуться до недоступного. Экономия здесь превращается в переработки и бессмысленные правки позже.
Как не угодить под штрафы за обработку ПДн?
Держать базу в РФ, хранить согласия отдельно, обезличивать на этапе индексации, журналировать доступ и иметь ответственного. Комбинация простых правил даёт устойчивость и уверенность в проверках. Даже если на день что-то пошло не так, у вас будет запись, кто и зачем открыл документ, и схема, как это исправить. Да, бюрократия, но именно она делает систему взрослой. И да, не забывайте требования к биометрии — там особый порядок и аккредитация.
Зачем нужен холодный аудит перед релизом?
Аудит закрывает слепые зоны, которые команда перестала замечать. Внешний взгляд проверяет, что фильтры работают, индексы свежие, метрики честные, а сценарии негативного тестирования проходятся без сюрпризов. Свежие глаза экономят месяцы последующих правок. Я обычно прошу аудитора сыграть роль придирчивого пользователя и безопасника — это две разные роли, у них разные вопросы и нервная система.
Какие практики помогают держать систему в тонусе
Здесь работает следующее: регулярные пересборки индекса, мониторинг качества, план технического долга, обучение пользователей формулировать запросы, и прозрачная связь с безопасностью. Когда все это живёт в календаре, гибрид становится рутиной, а не проектом вечного внедрения. Рутина — это хорошо, потому что она держит систему на плаву без героических усилий. Я люблю маленькие улучшения каждую неделю: одна метрика, один патч, один урок для команды — и к концу квартала получается аккуратный рост.
Стабильность — это маленькие шажки, которые не ломают график и нервы.
Ещё привычка, которая кажется мелкой, но спасает нервы: писать короткие постмортемы на инциденты и выкладывать их в внутренний портал. Не чтобы наказать, а чтобы запомнить. В них я фиксирую запрос, параметры ретрива, состав контекста, альтернативный путь и вывод. Команда перестаёт ходить по кругу и быстрее отрабатывает повторяющиеся провалы. Это похоже на спортивный дневник: не всегда весело, зато честно и полезно.
Как организовать обучение команды без лишнего официоза?
Я делаю короткие сессии на 40 минут, где показываю 5-7 реальных кейсов и просим людей формулировать запросы так, как они делают это в переписке. Потом разбираем, что сработало, а что нет. Учиться на своём всегда лучше, чем на обезличенных примерах. Мы фиксируем терминологию, добавляем стоп-слова, подчищаем словари. После пары таких встреч качество запросов растёт без единой строчки кода — это приятно и быстро.
Как поддерживать словари и глоссарии живыми?
Переносим ответственность в команды-носители смыслов: юристы держат правовые термины, продукт — свою лексику, поддержка — частые вопросы. Живой глоссарий обновляется так же регулярно, как и индекс. Я прошу ставить дату и автора правки, чтобы видеть эволюцию. Ничего сложного, но эффект заметный: контекст становится устойчивее, а семантика меньше путается в омонимах.
Какие регулярные ритуалы работают лучше всего?
Раз в неделю — короткий созвон на 20 минут, где смотрим 3 метрики и один инцидент, раз в месяц — ревью индекса и словарей, раз в квартал — стресс-тест с негативными сценариями. Ритуал удерживает темп и не даёт проекту разложиться на хаос мелких задач. Если пропустили — не ругаем себя, просто делаем в следующую дату. Я пару раз забывала, бывает, но именно расписание возвращает нас в рабочую колею.
- Правило: одна метрика — одно решение.
- Правило: одна правка — один владелец.
- Правило: один инцидент — один постмортем.
- Формула: маленький шаг — короткая обратная связь.
Пара спокойных мыслей перед тем, как бежать внедрять
Если от чувства новизны кружится голова, это нормально, но гонка за лучшей моделью без порядка в данных редко заканчивается победой. Я бы начала с малого домена и честных метрик, не хваталась бы за чудеса и не игнорировала скучные части — локализацию и согласия. Когда в проекте есть прозрачные правила и понятные роли, гибридный поиск превращается в ремесло. Ремесло — это надолго, а не до следующего релиза хайповой модели. Я люблю такие системы: они не блестят на демо, зато верно работают в середине недели, когда кофе остыл, а у вас уже третья встреча подряд.
Терпение, чистые данные и простые шаги — то, что делает гибридную связку устойчивой.
Если захочется развернуть это как учебный модуль для команды, можно собрать короткий воркбук с вашими кейсами, словарями и метриками. Формат прост: объясняем, почему гибрид — это не свобода, а рамки, а потом показываем, как эти рамки экономят часы и нервы. Это не про ограничения, это про выбор того, что работает и проверяется. Получается, что мы одновременно учим модель быть умной и команду быть аккуратной — и это очень по-русски в хорошем смысле.
Что можно сделать уже на этой неделе
Если хочется превратить прочитанное в движение, начните с малого пилота на одном типе документов и измерьте три метрики — точность, полноту и время ответа. Этого достаточно, чтобы увидеть, как гибридный поиск ведёт себя на ваших данных и где зазвенит первая тревога. Если нужен спокойный ориентир, я публикую разборы и схемы у себя — можно присоединиться к «телеграм-канал MAREN», я пишу с примерами, без магии и лишней витрины. Когда захочется глубже, соберём рабочую связку и проверим её на реальных запросах, а потом уже решим, масштабировать или ещё шлифовать. Спешка здесь не подруга: аккуратность выигрывает гонку.
Что ещё важно знать
Ниже короткие ответы для быстрых решений, чтобы можно было скопировать и обсудить с командой без длинных совещаний.
Как совмещать семантический поиск и ключевой, чтобы не нарушать 152-ФЗ?
Сначала фильтруйте по метаданным и доступам, затем запускайте семантику на узкой выборке. Храните индексы и эмбеддинги в РФ, ведите журнал операций и применяйте обезличивание на этапе индексации. Такой порядок даёт и качество, и юридическую чистоту.
Можно ли использовать зарубежные облака для гибридного поиска с ПДн?
Для персональных данных — нет, база должна храниться и обрабатываться в РФ. Используйте отечественные провайдеры и локальные дата-центры, а для публичных наборов держите конфигурации отдельно, чтобы не смешивать контуры.
Как оформить согласие на обработку для целей поиска?
Делайте отдельный документ согласия с перечислением целей и сроков, не прячьте его в пользовательское соглашение. Удобно вести электронный реестр согласий и связывать его с политиками доступа в ретривере.
Что делать, если в корпусе есть биометрические данные?
Проверьте, есть ли право на обработку и нужные статусы, иначе исключайте их из индекса. Для проектов с биометрией разрабатывайте отдельную архитектуру и контролируйте доступы на уровне ролей и сетевых контуров.
Как проверять качество гибридного поиска на старте?
Соберите тестовые срезы из реальных запросов, замерьте точность и полноту, сравните время ответа и долю переспросов. Пороговые значения и список негативных сценариев зафиксируйте до релиза, чтобы не спорить постфактум.
Можно ли обойтись без DLP при внедрении RAG?
Технически можно, но риски утечки возрастают. Минимум — настройте контроль на уровне прокси и рабочих мест, а лучше подключите отечественную DLP и свяжите её с журналами поиска.
Метки: ai-agents, rag, персональные-данные