<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Chroma on AI-Uchi — Всё об искусственном интеллекте</title><link>/tags/chroma/</link><description>Recent content in Chroma on AI-Uchi — Всё об искусственном интеллекте</description><generator>Hugo</generator><language>ru</language><lastBuildDate>Wed, 11 Feb 2026 09:00:00 +0300</lastBuildDate><atom:link href="/tags/chroma/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Как построить RAG-систему за один день</title><link>/guides/kak-postroit-rag-sistemu-za-odin-den/</link><pubDate>Wed, 11 Feb 2026 09:00:00 +0300</pubDate><guid>/guides/kak-postroit-rag-sistemu-za-odin-den/</guid><description>&lt;p&gt;Ваша модель отвечает уверенно — но врёт. Она не знает о вашей внутренней документации, о приказах за прошлый квартал, о базе клиентов. Это не баг GPT-4o или Claude — это архитектурная проблема. Решение называется RAG: Retrieval-Augmented Generation.&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;За один рабочий день вы можете собрать систему, которая ищет нужные фрагменты в ваших документах и передаёт их модели как контекст. Без дообучения, без дорогих GPU, без магии. Только Python, несколько библиотек и здравый смысл.&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>