PostgreSQL с pgvector: бюджетное RAG-решение за 1 час в 2026
RAG-стек на PostgreSQL с pgvector снижает расходы на инфраструктуру и остаётся управляемым | Марина Погодина, PROMAREN
Оценка RAG-агента: метрики качества и тестирование в 2026 году
Методика оценки RAG-агента по ключевым метрикам качества и стабильности ответов в 2026 году | Марина Погодина, PROMAREN
AI-техническая поддержка с RAG: автоматизация решений в 2026
AI-агент с RAG-базой знаний берёт на себя типовые запросы поддержки в 2026 году | Марина Погодина, PROMAREN
Timescale Vector для временных рядов в RAG: настройка за 1 час
Timescale Vector ускоряет работу с временными рядами в RAG-приложениях — базовая схема за 1 час | Марина Погодина, PROMAREN
RAG-агент в медицине: как запустить консультации за 1 день
RAG-агент помогает выстроить безопасные медицинские консультации на базе протоколов и справочников | Марина Погодина, PROMAREN
Elasticsearch с RAG‑поиском: enterprise‑внедрение к 2026 году
Архитектура enterprise‑поиска на базе Elasticsearch с RAG‑подходом для масштабных корпоративных данных к 2026 году | Марина Погодина, PROMAREN
Обновление базы знаний RAG-агента: лучшие практики 2026
Пошаговая схема обновления базы знаний RAG-агента без простоя системы | Марина Погодина, PROMAREN
AI для финансов: анализ отчётности с RAG-памятью в 2026
AI для финансов разбирает сложную отчётность и подсвечивает риски за минуты — опора для решений в 2026 году | Марина Погодина, PROMAREN