Каталог по задаче

Инфраструктура для RAG и ИИ-агентов

Обновлено

Платформы для RAG связывают языковую модель с документами, базами и поиском, а агентные системы добавляют вызов инструментов и последовательность действий. Для корпоративного применения нужны синхронизация источников, метаданные, разграничение доступа и трассировка ответа до конкретного фрагмента. В каталоге 16 сервисов; условия доступа, тарифы и ограничения раскрыты в карточках. Среди заметных решений: LangChain, LangGraph, CoreWeave.

Все сервисы

Найдено: 16

Как выбрать инфраструктурное решение для построения RAG-систем и ИИ-агентов

Раздел объединяет инфраструктурные решения для построения RAG-систем и ИИ-агентов с разными наборами функций и моделями оплаты. В карточках отдельно отмечены подтверждённые бесплатные тарифы и пробный доступ. Каталог пополняется по мере редакционной проверки новых сервисов.

При выборе инфраструктурного решения сравните функции, стоимость, русский язык, работу без VPN, оплату картой РФ и наличие API. Подробные тарифы и ограничения указаны в карточках сервисов вместе с датой последнего обновления.

Платформы для RAG связывают языковую модель с документами, базами и поиском, а агентные системы добавляют вызов инструментов и последовательность действий. Их задача — дать ответ с контролируемым контекстом или выполнить ограниченный процесс. Наличие векторного поиска само по себе не гарантирует точность: результат зависит от подготовки источников, разбиения документов, фильтров доступа, ранжирования и правил ответа.

Проверку начинают с набора реальных вопросов, включая неоднозначные, устаревшие и не имеющие ответа в базе. Для каждого запроса фиксируют ожидаемые источники и допустимый вывод. Сравнивают полноту поиска, точность цитат, отказ при недостатке данных, устойчивость к инструкциям внутри документов и качество русского языка. Отдельно тестируют обновление и удаление: изменённый документ не должен оставаться в ответах из старого индекса.

Для корпоративного применения нужны синхронизация источников, метаданные, разграничение доступа и трассировка ответа до конкретного фрагмента. Наблюдаемость должна показывать этапы поиска, выбранные документы, модель, задержку, стоимость и причину ошибки. Агенту задают разрешённые инструменты, схему аргументов, лимит шагов и подтверждение перед необратимым действием. Исполнение платежа, удаления или внешнего сообщения нельзя доверять свободному тексту модели.

Безопасность оценивают на всём пути данных: загрузка, индекс, резервные копии, запрос к модели и логи. Проверьте регион хранения, шифрование, изоляцию арендаторов, удаление и возможность исключить данные из обучения. Секреты для коннекторов выдаются с минимальными правами и меняются независимо. Нужны тесты на prompt injection, обход фильтров доступа и утечку контекста между пользователями; обычная проверка качества ответов эти риски не покрывает.

Стоимость складывается из индексации, хранения, поиска, reranking, запросов к модели и сопровождения коннекторов. Сравнивайте её на принятом ответе или завершённой операции под ожидаемой нагрузкой. Для российского контура отдельно подтвердите размещение данных, сетевую доступность, договор и оплату. TopAI помогает увидеть заявленные возможности платформ, но выбор требует собственного оценочного набора, нагрузочного теста, проверки восстановления и сценария безопасного отказа. После запуска регулярно пересматривайте выборку вопросов, причины отказов и долю ответов, которые редактор или владелец процесса отклонил, исправил либо отправил на повторный поиск.

Вопросы и ответы

Как выбрать инструмент для построения RAG-систем и ИИ-агентов?
Сравните сервисы по предметным параметрам: качество разбиения и поиска, ссылки на фрагменты, управление правами источников, трассировку действий агента, защиту от prompt injection и стоимость цепочки. Используйте один характерный пример и учитывайте не лучший показ, а повторяемость результата и время ручной доработки.
Подойдёт ли бесплатный тариф для построения RAG-систем и ИИ-агентов?
Бесплатный тариф подтверждён у 12 сервисов. Актуальные лимиты и ограничения указаны в карточках.
Что проверить перед использованием ИИ для построения RAG-систем и ИИ-агентов?
RAG-платформы подключают модель к корпоративным источникам, а агентный слой выбирает инструменты и выполняет разрешённые шаги на основании найденного контекста. Перед загрузкой рабочих материалов проверьте правила хранения и удаления данных, права на результат, региональный доступ и актуальную цену нужного объёма.