Как улучшить RAG на 10%? Гибридный поиск (Векторы + BM25) в Qdrant и N8N

Сталкиваетесь с галлюцинациями и нерелевантными ответами в вашей RAG-системе? В этом видео я покажу, как значительно повысить качество поиска по базе знаний с помощью гибридного подхода, комбинируя векторный поиск и поиск по ключевым словам (алгоритм BM25). Мы шаг за шагом разберем весь процесс в N8N: от загрузки документов и их «умной» нарезки до создания двух типов векторов (плотных и разреженных) и их загрузки в векторную базу данных Qdrant. А самое главное — я проведу детальный тест и наглядно покажу, как техника контекстуализации каждого чанка с помощью LLM увеличивает точность ответов более чем на 10%! Если вы хотите вывести свою RAG-систему на новый уровень, это видео для вас. ➡️ Получить все workflow, модели и подробные инструкции из видео можно в нашем закрытом клубе автоматизаторов: https://tg.pulse.is/VibeAISchoolBot?start=689359662f0889974f0dbc3a&utm_source=Rutube&utm_medium=post&utm_campaign=30.08.2025&utm_content=%D0%9F%D0%BE%D0%BB%D0%B5%D0%B7%D0%BD%D0%BE%D0%B5%2F%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B0%D1%8E%D1%89%D0%B5%D0%B5&utm_term=26085265 Тайм-коды: 0:00 — Вступление: Проблемы RAG и решение через гибридный поиск 1:03 — Обзор workflow в N8N для создания векторов 1:32 — Шаг 1: Загрузка и нарезка документа на чанки 1:53 — Шаг 2: Контекстуализация чанков с помощью LLM (Enrichment) 4:54 — Шаг 3: Подготовка к BM25: расчет среднего количества слов в чанке 6:36 — Шаг 4: Создание двух типов векторов: Dense (OpenAI) и Sparse (BM25) 7:58 — Шаг 5: Настройка коллекции в Qdrant для гибридного поиска 10:19 — Как устроен процесс тестирования и оценки (Evaluation) 12:38 — Результаты тестов: Сравнение гибридного поиска с контекстуализацией и без 13:59 — Анализ результатов: где контекстуализация дает максимальный прирост 16:45 — Как еще можно улучшить качество поиска: алгоритмы нарезки, метаданные и фильтрация 18:38 — Выводы: Почему гибридный поиск — это must-have для вашей RAG-системы 19:35 — Подписывайтесь и получайте готовые решения! #RAG #LLM #AI #Qdrant #VectorSearch #HybridSearch #BM25 #N8N #OpenAI #RetrievalAugmentedGeneration #ИскусственныйИнтеллект 🔥 ПОЛЕЗНЫЕ ССЫЛКИ: 📱 Бесплатный Telegram-канал — секреты AI-разработки, вайб-кодинг и проверенные инструменты: https://t.me/+_jk9Xv5pXMk1ZGEy?utm_source=Rutube&utm_medium=post&utm_campaign=30.08.2025&utm_content=%D0%9F%D0%BE%D0%BB%D0%B5%D0%B7%D0%BD%D0%BE%D0%B5%2F%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B0%D1%8E%D1%89%D0%B5%D0%B5&utm_term=26085265 💡 Присоединяйтесь к закрытому AI-клубу, чтобы получать: • Готовые рабочие воркфлоу и автоматизации • Разборы AI-инструментов с практикой • Комьюнити для поиска партнеров и заказов • Еженедельные эфиры с участниками Ссылка на вход в клуб — https://tg.pulse.is/VibeAISchoolBot?start=689359662f0889974f0dbc3a&utm_source=Rutube&utm_medium=post&utm_campaign=30.08.2025&utm_content=%D0%9F%D0%BE%D0%BB%D0%B5%D0%B7%D0%BD%D0%BE%D0%B5%2F%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B0%D1%8E%D1%89%D0%B5%D0%B5&utm_term=26085265 📸 Instagram: https://www.instagram.com/timur.yessenov/?utm_source=Rutube&utm_medium=post&utm_campaign=30.08.2025&utm_content=%D0%9F%D0%BE%D0%BB%D0%B5%D0%B7%D0%BD%D0%BE%D0%B5%2F%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B0%D1%8E%D1%89%D0%B5%D0%B5&utm_term=26085265