Обзор книги Дэниса Ротмана «RAG и генеративный ИИ», написанный инженером YADRO Кириллом Колодяжным, описывает её как практичное введение в архитектуру Retrieval-Augmented Generation. Автор книги по шагам разбирает построение RAG-конвейера: работу с эмбеддингами и векторными БД, использование sentence-transformers и LlamaIndex, настройку промптов, мультимодальные сценарии (текст, изображения, видео), кластеризацию клиентских данных, графовые представления знаний и метрики качества ответов.

Отдельный плюс — внимание к работе с «сырыми» датасетами, визуализации, организации обратной связи от пользователей и примеры локального запуска моделей, а также идеи переноса статических данных в модель через fine-tuning и семантического поиска по видео. При этом есть серьёзные ограничения: сильная завязка на зарубежные облачные сервисы и API, поверхностное описание алгоритмов векторного поиска и трансформеров, ориентация на ноутбуки вместо продакшен-кода и почти полное отсутствие разговора про безопасность и юридические риски передачи корпоративных данных в облако. Для российских команд книга скорее даёт концептуальный каркас и обзор экосистемы инструментов, но требует заметной адаптации и подбора локальных альтернатив.