RAG в индустрии: что работает, что нет, и как это применить

Парадокс RAG: технически систему собирают за день, качественная работает после месяцев подготовки данных. Исследование опросило 13 компаний (2021-2024) - показывает для каких задач RAG реально работает (корпоративный поиск, техподдержка, аналитика документов) и где точки отказа. Все успешные кейсы - узкие домены (HR-база, тикет-система, медпротоколы), попытки 'чата со всеми знаниями компании' проваливаются. Главная проблема - подготовка данных (chunking как разбивать документы на куски, синонимы, доступы), не сам LLM. Для пользователя Claude/ChatGPT: не загружай всё подряд - выбери узкую задачу, проверяй ответы критически.