Почему системы выборки (retrieval) перестали быть «фичей» и превратились в критичную инфраструктуру для корпоративного ИИ: свежесть данных, управление доступом и независимая оценка.
Почему стандартные RAG-системы «шредят» технические документы и как семантическое чанкинг, мультимодальная текстуализация и визуальные ссылки возвращают смысл в ответы.
Легко читаемый разбор четырёх ключевых AI‑трендов 2026 года — непрерывного обучения, мировых моделей, оркестровки и рефаймента — и того, как они превращают модные демо в надёжные корпоративные системы.
Как RAG «умирает и воскресает», контекстная память становится стандартом, PostgreSQL выходит на первый план, а векторные базы и слияния гигантов перекраивают рынок данных и корпоративного ИИ в 2026 году.
JPMorgan разогнал добровольное внедрение ИИ до десятков тысяч сотрудников, сделав ставку не на «самую умную модель», а на архитектуру connectivity-first: коннекторы к системам, зрелый RAG и платформу, где ассистентов можно собирать под любую роль.