RAG vs CAG: архітектурне рішення, яке більшість AI-проєктів приймає неправильно
Ще донедавна "додай векторну базу даних" було стандартною відповіддю майже на будь-яке корпоративне AI-питання. Команда хоче внутрішнього асистента зі знань? RAG. Бот для підтримки клієнтів? RAG. Перевірка відповідності нормативам? RAG. Патерн був настільки домінуючим, що більшість проєктів навіть не зупинялася, щоб запитати: а чи потрібен тут пошук взагалі? Просто починали будувати пайплайн.
Цей рефлекс варто поставити під сумнів. Те саме розширення контекстного вікна, яке непомітно змінило те, що LLM може тримати в пам'яті, зробило простішу, швидшу й часто дешевшу архітектуру реальним варіантом для широкого класу бізнес-задач. Питання в тому, чи підходить ваша конкретна база знань під цей клас — і відповідь безпосередньо впливає на витрати на інфраструктуру, затримку відповіді та інженерні години, які ваша команда витратить на підтримку системи наступні два роки.
Суперечка між RAG і CAG — це не технічна дискусія. Це бізнес-рішення про архітектуру, вдягнене в інженерний одяг. Прийміть його правильно — і ваша AI-система буде швидшою, дешевшою та простішою в обслуговуванні. Помиліться — і ви платите за складність, яка вам не потрібна. Або, що гірше, будуєте щось надто просте для задачі, яку маєте вирішити.
