Интеллектуальная система, которая автоматически выбирает между классическим и агентным подходами для оптимального баланса скорости, стоимости и качества
Всё необходимое для production-ready RAG системы
ML-модель анализирует сложность запроса и автоматически выбирает оптимальную стратегию обработки
Трёхуровневая система кэширования для мгновенных ответов на повторяющиеся и похожие запросы
Каскадные fallback механизмы обеспечивают работу системы даже при частичных отказах компонентов
Полная наблюдаемость с метриками производительности, качества и стоимости каждого запроса
Глубокая интеграция с n8n для создания сложных workflow и автоматизации процессов
Kubernetes-native архитектура с автоматическим горизонтальным масштабированием под нагрузкой
Сравнение различных подходов к RAG
| Метрика | Classic RAG | Hybrid RAG | Agentic RAG |
|---|---|---|---|
| Латентность (P50) | 150ms | 280ms | 2.1s |
| Латентность (P95) | 300ms | 850ms | 5.3s |
| Точность | 72% | 86% | 91% |
| Полнота ответа | 68% | 84% | 93% |
| Стоимость/запрос | $0.001 | $0.003 | $0.008 |
Hybrid RAG обеспечивает оптимальный баланс между всеми метриками, автоматически выбирая подход в зависимости от сложности запроса
Начните использовать за 5 минут
from hybrid_rag import HybridRAG
# Инициализация системы
rag = HybridRAG(
language="ru",
cache_enabled=True,
monitoring_enabled=True
)
# Простой запрос (автоматически используется Classic RAG)
result = rag.query("Какая столица России?")
print(result.answer) # "Москва"
print(result.strategy_used) # "classic_rag"
print(result.latency_ms) # 120
# Сложный запрос (автоматически используется Agentic RAG)
result = rag.query(
"Проанализируй все изменения в коде за последнюю неделю "
"и определи их влияние на производительность системы"
)
print(result.strategy_used) # "agentic_rag"Присоединяйтесь к сообществу разработчиков, использующих Hybrid RAG для создания интеллектуальных приложений