The post has been translated automatically. Original language: Russian
AL SAFI FZE (UAE)
Category: Data / Artificial Intelligence / MENA
Title: The trap of RAG architecture: Why vector databases don't solve the problem of hallucinations
The context: Every second startup today sells "corporate AI based on your documents." Their architecture is primitive: PDF files are sliced into pieces, poured into a vector DB and fed to an LLM (RAG pattern). Habré rightly points out that in the real Enterprise, this approach generates "confident nonsense." At Al Safi FZE (UAE), we solve this problem at the fundamental level of the data layer.
Data Swamp vs Knowledge Graph: If you upload unstructured garbage to the vector database, LLM will give you highly artistic garbage. Vector search finds similar words, but does not understand the business logic.
Our architectural standard (Hybrid Search):
- GraphRAG: Instead of blind vector search, we build Knowledge Graphs. The relationships between documents are spelled out mathematically. The model gets not just a piece of text, but a semantic node with all the dependencies.
- Row-Level Security (RLS): In corporations at the ADNOC level (UAE), the agent does not have the right to see data that the user does not have access to. We integrate RLS at the database level (for example, AlloyDB) so that vector search takes place only in an isolated, sovereign user contour.
Bottom line: AI hallucinations are not treated by industrial engineering. They are treated by rigid data architecture and hybrid search engines.
Al Safi FZE Global Innovation Hub & Technology Bridge. Licensed activities: Innovation & AI Research, Education & EdTech, Event Management. Registered in: MoIAT Industrial Registry (UAE). Contact: info@alsafi.tech
AL SAFI FZE (UAE)
Категория: Данные / Искусственный интеллект / MENA
Заголовок: Ловушка RAG-архитектуры: Почему векторные базы данных не решают проблему галлюцинаций
Контекст: Каждый второй стартап сегодня продает «корпоративный ИИ на базе ваших документов». Их архитектура примитивна: PDF-файлы нарезаются на куски, заливаются в векторную БД (Vector DB) и скармливаются LLM (RAG-паттерн). На Хабре справедливо отмечают: в реальном Enterprise такой подход генерирует «уверенную чушь». В Al Safi FZE (UAE) мы решаем эту проблему на фундаментальном уровне слоя данных.
Data Swamp (Болото Данных) vs Knowledge Graph: Если вы загружаете в векторную базу неструктурированный мусор, LLM выдаст вам высокохудожественный мусор. Векторный поиск находит похожие слова, но не понимает бизнес-логики.
Наш архитектурный стандарт (Hybrid Search):
- GraphRAG: Вместо слепого векторного поиска мы строим Графы Знаний (Knowledge Graphs). Связи между документами прописываются математически. Модель получает не просто кусок текста, а семантический узел со всеми зависимостями.
- Row-Level Security (RLS): В корпорациях уровня ADNOC (ОАЭ) агент не имеет права видеть данные, к которым у пользователя нет доступа. Мы интегрируем RLS на уровне базы данных (например, AlloyDB), чтобы векторный поиск происходил только в изолированном суверенном контуре пользователя.
Итог: Галлюцинации ИИ лечатся не промпт-инжинирингом. Они лечатся жесткой архитектурой данных и гибридными поисковыми системами.
Al Safi FZE Global Innovation Hub & Technology Bridge. Licensed activities: Innovation & AI Research, Education & EdTech, Event Management. Registered in: MoIAT Industrial Registry (UAE). Contact: info@alsafi.tech
Share
