Глобальный отчет о размере рынка, доле и анализе тенденций с расширенным поиском (RAG) - Обзор отрасли и прогноз до 2033 года

Размер рынка дополненной генерации (RAG)

• Мировой объем рынка Retrieval Augmented Generation (RAG) был оценен как2,30 млрд долларов в 2025 годуОжидается, что он достигнет41,93 млрд долларов к 2033 году, вCAGR 43,75%в течение прогнозируемого периода
• Рост рынка в первую очередь обусловлен растущим внедрением корпоративных решений на основе ИИ и интеграциейгенеративный ИИс внешними источниками знаний, обеспечивающими более точную, контекстно-ориентированную и генерацию контента в режиме реального времени
• Кроме того, растущий спрос со стороны таких отраслей, как поддержка клиентов, управление знаниями, юридические вопросы и создание контента для интеллектуального, автоматизированного и надежного поиска информации, позиционирует решения RAG в качестве основных инструментов для современного бизнеса. Эти факторы ускоряют развертывание RAG-платформ, тем самым значительно повышая рост рынка.

Анализ рынка дополненной генерации (RAG)

• Решения Retrieval-Augmented Generation (RAG), сочетающие генеративные модели ИИ с внешним поиском данных, становятся все более важными для предприятий, ищущих точную, контекстно-осведомленную и генерацию контента в режиме реального времени в приложениях поддержки клиентов, управления знаниями, юридических, научных исследований и создания контента из-за их способности повышать операционную эффективность и принимать решения.
• Растущий спрос на системы Retrieval-Augmented Generation (RAG) в первую очередь подпитывается широким распространением ИИ.НЛПтехнологии, увеличение внимания предприятия к автоматизации и растущая потребность в интеллектуальных системах, которые обеспечивают точные, персонализированные результаты при одновременном снижении ручной нагрузки и эксплуатационных расходов;
• Северная Америка доминировала на рынке Retrieval-Augmented Generation (RAG) с самой большой долей доходов в 37,8% в 2025 году, характеризующейся ранним внедрением решений ИИ, высокими инвестициями в облачную инфраструктуру и НИОКР, а также сильным присутствием ключевых поставщиков технологий, причем США стали свидетелями значительного роста развертывания RAG, особенно на крупных предприятиях и стартапах, основанных на ИИ, использующих эти решения для поддержки клиентов, управления знаниями и автоматического генерирования контента.
• Ожидается, что Азиатско-Тихоокеанский регион станет самым быстрорастущим регионом на рынке Retrieval-Augmented Generation (RAG) в течение прогнозируемого периода из-за расширения инициатив по цифровой трансформации, увеличения внедрения решений на базе ИИ на предприятиях и роста инвестиций в облачную инфраструктуру и исследования ИИ.
• Сегмент управления знаниями доминировал на рынке Retrieval-Augmented Generation (RAG) с совокупной долей рынка 41,5% в 2025 году, что обусловлено их критической ролью в повышении операционной эффективности, сокращении времени отклика и предоставлении расширенных, точных и учитывающих контекст результатов в рабочих процессах предприятия.

Сегментация рынка отчетных объемов и поиска дополненной генерации (RAG)     

Тенденции рынка дополненной генерации (RAG)

Корпоративное внедрение доменных и мультимодальных систем ИИ

• Значительной и ускоряющейся тенденцией на мировом рынке Retrieval-Augmented Generation (RAG) является быстрая корпоративная интеграция моделей крупных языков с проприетарными базами знаний и мультимодальными источниками данных, значительно повышая контекстную точность и интеллект принятия решений в различных отраслях.
  • Например, корпоративные платформы ИИ внедряют возможности RAG в системы поддержки клиентов и управления знаниями, позволяя организациям получать внутренние документы и генерировать ответы в режиме реального времени, адаптированные к бизнес-процессам.
• Интеграция RAG обеспечивает такие функции, как контекстное обоснование ответов, снижение галлюцинаций, выходы, поддерживаемые цитатами, и адаптивное обучение на основе корпоративных данных. Например, некоторые поставщики ИИ развертывают конвейеры RAG, которые соединяют векторные базы данных с языковыми моделями, чтобы повысить точность ответов и обеспечить отслеживаемые ссылки для чувствительных к соблюдению отраслей. Кроме того, мультимодальные RAG-системы могут обрабатывать текст, изображения и структурированные наборы данных одновременно для создания всеобъемлющих аналитических выводов.
• Бесшовная интеграция систем Retrieval-Augmented Generation (RAG) с облачными экосистемами и предприятиямиSaaSПлатформы облегчают централизованную оркестровку ИИ во всех отделах. С помощью унифицированных приборных панелей организации могут управлять поиском документов, диалоговыми агентами ИИ, аналитическими движками и автоматизацией рабочих процессов, создавая сплоченную и интеллектуальную операционную среду.
• Эта тенденция к более понятным, надежным и генеративным решениям ИИ корпоративного уровня коренным образом меняет организационные стратегии ИИ. Следовательно, компании разрабатывают безопасные фреймворки RAG с улучшенным управлением данными, индексированием в реальном времени и масштабируемыми возможностями развертывания в гибридных инфраструктурах.
• Спрос на решения Retrieval-Augmented Generation (RAG), предлагающие безопасную интеграцию предприятия, снижение риска галлюцинаций и масштабируемую облачную совместимость, быстро растет в секторах, включая BFSI, здравоохранение, ИТ-услуги и правительство, поскольку предприятия все чаще отдают приоритет надежным и контекстно-ориентированным системам ИИ.
• Кроме того, достижения в векторных базах данных, моделях встраивания и методах оптимизации поиска улучшают производительность системы и задержку, обеспечивая развертывание в масштабе предприятия в реальном времени и поддерживая более сложные, требующие больших данных сценарии использования ИИ.

Динамика рынка дополненной генерации (RAG)

водитель

Растущая потребность предприятия в точных и контекстно-ориентированных системах ИИ

• Растущая зависимость предприятия от генеративного ИИ для критически важных рабочих процессов в сочетании с растущим спросом на контекстно обоснованные и проверяемые результаты является важным фактором для более широкого внедрения систем Retrieval-Augmented Generation (RAG).
  • Например, в 2025 году несколько корпоративных поставщиков ИИ расширили копилоты на основе RAG, интегрированные с внутренними базами данных и системами облачного хранения, чтобы улучшить поддержку принятия решений и возможности автоматической отчетности. Ожидается, что такое стратегическое развертывание ключевых поставщиков технологий ускорит рост рынка в течение прогнозируемого периода.
• Поскольку организации стремятся минимизировать риски дезинформации, связанные с автономными языковыми моделями, решения RAG обеспечивают повышенную надежность благодаря поиску документов в режиме реального времени, ответам, подкрепленным цитатами, и улучшенной прозрачности, обеспечивая убедительный прогресс по сравнению с традиционными генеративными системами ИИ.
• Кроме того, быстрая цифровая трансформация в различных отраслях промышленности и расширение корпоративных хранилищ данных делают системы RAG неотъемлемой частью современных архитектур ИИ, предлагая масштабируемую интеграцию с аналитическими платформами, CRM-системами и инструментами планирования ресурсов предприятия.
• Способность автоматизировать обнаружение знаний, повышать вовлеченность клиентов с помощью интеллектуальных чат-ботов и поддерживать интенсивные исследовательские рабочие процессы с помощью контекстного обобщения являются ключевыми факторами, способствующими внедрению RAG на крупных предприятиях и в технологических организациях. Растущая доступность удобных для пользователя рамок разработки ИИ и управляемых облачных сервисов также способствует общему расширению рынка.
• Растущие инвестиции в инфраструктуру искусственного интеллекта со стороны правительств и частных предприятий еще больше усиливают развертывание решений Retrieval-Augmented Generation (RAG), особенно в секторах с интенсивной передачей данных, стремящихся к конкурентной дифференциации посредством интеллектуальной автоматизации.
• Кроме того, потребность в объяснимых системах ИИ, которые соответствуют нормативным требованиям и стандартам корпоративного управления, ускоряет внедрение на предприятиях архитектур RAG, способных обеспечить отслеживаемые и контролируемые результаты.

Сдержанность/вызов

Риски конфиденциальности данных и сложность инфраструктуры

• Проблемы, связанные с конфиденциальностью данных, соблюдением нормативных требований и безопасной обработкой корпоративной информации, представляют собой серьезную проблему для более широкого проникновения на рынок систем Retrieval-Augmented Generation (RAG). Поскольку архитектуры RAG требуют постоянного доступа к внутренним базам данных и облачным хранилищам, организации по-прежнему с осторожностью относятся к потенциальному воздействию данных или нарушениям соответствия.
  • Например, строгие правила защиты данных в таких регионах, как Европа и Северная Америка, побудили предприятия провести обширные проверки безопасности перед развертыванием систем ИИ, подключенных к чувствительным средам данных.
• Решение этих проблем с помощью расширенного шифрования, управления доступом на основе ролей, безопасного управления векторными базами данных и прозрачных аудиторских маршрутов имеет решающее значение для построения корпоративного доверия. Компании, разрабатывающие платформы RAG, делают упор на рамки изоляции данных и готовые к соблюдению модели развертывания, чтобы успокоить потенциальных клиентов. Кроме того, относительно высокие затраты на инфраструктуру и интеграцию, связанные с внедрением масштабируемых трубопроводов RAG, могут создавать барьеры для малых и средних предприятий.
• В то время как облачные сервисы RAG становятся все более доступными, сложность настройки механизмов поиска, поддержания обновленных баз знаний и оптимизации больших языковых моделей по-прежнему требует специализированного опыта, что потенциально ограничивает внедрение среди ограниченных ресурсами организаций.
• Преодоление этих проблем с помощью улучшенных рамок управления данными, упрощенных архитектур развертывания, экономически эффективных инфраструктурных решений ИИ и инициатив в области корпоративного образования будет иметь важное значение для поддержания долгосрочного роста рынка.
• Кроме того, проблемы взаимодействия между устаревшими корпоративными системами и современными инфраструктурами ИИ могут замедлить сроки развертывания и увеличить затраты на внедрение, особенно в крупных организациях с фрагментированными ИТ-средами.
• Кроме того, опасения по поводу смещения модели, несоответствий качества данных и необходимости постоянного мониторинга системы могут потребовать постоянных операционных инвестиций, что потенциально может повлиять на окупаемость инвестиций для некоторых предприятий на ранних этапах внедрения.

Сфера охвата рынка дополненной генерации (RAG)

Рынок сегментирован на основе функции, типа развертывания, конечного пользователя и приложения.

• По характеру

На основе функции рынок Retrieval-Augmented Generation (RAG) сегментирован на механизмы поиска документов, генерации ответов, обобщения и отчетности и рекомендаций. Сегмент поиска документов доминировал на рынке с самой большой долей доходов в 2025 году, что обусловлено его основополагающей ролью в обосновании результатов, генерируемых ИИ, с точными и контекстуально релевантными данными. Предприятия отдают приоритет передовым механизмам поиска, чтобы свести к минимуму галлюцинации и улучшить точность ответов в наукоемких средах. Растущий объем структурированных и неструктурированных корпоративных данных увеличил потребность в эффективной индексации и возможности семантического поиска. Системы поиска документов, интегрированные с векторными базами данных, повышают масштабируемость и обработку в режиме реального времени. Кроме того, такие отрасли, как здравоохранение и BFSI, в значительной степени полагаются на точные ссылки на источники, что еще больше укрепляет доминирование этого сегмента.

Ожидается, что в сегменте обобщения и отчетности будут наблюдаться самые быстрые темпы роста с 2026 по 2033 год, чему способствует растущий спрос предприятий на автоматизированную генерацию отчетов и аналитические данные в режиме реального времени. Организации все чаще требуют систем ИИ, способных конденсировать обширные наборы данных в практические сводки. Способность генерировать исполнительные брифинги, отчеты о соблюдении и исследовательские дайджесты повышает операционную эффективность. По мере того, как объемы данных растут экспоненциально, компании внедряют инструменты суммирования на основе RAG для снижения нагрузки на ручной анализ. Интеграция с платформами бизнес-аналитики еще больше ускоряет внедрение на предприятиях, управляемых данными.

• По типу развертывания

На основе типа развертывания рынок Retrieval-Augmented Generation (RAG) сегментирован на облачное развертывание и локальное развертывание. Сегмент облачного развертывания занимал самую большую долю рынка в 2025 году, чему способствовали масштабируемость, экономичность и бесшовная интеграция с существующими облачными экосистемами ИИ. Предприятия предпочитают облачные решения RAG за их способность обрабатывать крупномасштабную обработку данных и поиск в режиме реального времени без значительных инвестиций в инфраструктуру. Облачные платформы обеспечивают быстрое развертывание, непрерывное обновление и глобальную доступность. Растущее внедрение моделей AI-as-a-Service также поддерживает это доминирование. Кроме того, облачные архитектуры облегчают интеграцию с платформами SaaS, улучшая доступность и сотрудничество в масштабах всей компании.

Ожидается, что сегмент локального развертывания будет наблюдать самый быстрый рост с 2026 по 2033 год, вызванный растущими опасениями относительно конфиденциальности данных, соблюдения нормативных требований и контроля над конфиденциальной информацией. Высоко регулируемые отрасли, такие как правительство, оборона и финансы, предпочитают локальную инфраструктуру для обеспечения суверенитета данных. локальные системы RAG обеспечивают улучшенные настройки и конфигурации безопасности, адаптированные к потребностям предприятия. Организации, управляющие чувствительной интеллектуальной собственностью, инвестируют в частную инфраструктуру искусственного интеллекта для снижения рисков внешнего воздействия данных. Этот переход к безопасным и контролируемым средам ИИ ускоряет рост в сегменте.

• Конечный пользователь

На базе конечного пользователя рынок Retrieval-Augmented Generation (RAG) сегментирован на здравоохранение, финансовые услуги, розничную торговлю и электронную коммерцию, ИТ и телекоммуникации, образование, СМИ и развлечения и другие. Сегмент ИТ и телекоммуникаций доминировал на рынке с самой большой долей доходов в 2025 году, чему способствовало раннее внедрение передовых технологий искусственного интеллекта и обширные инициативы цифровой трансформации. ИТ-компании используют системы RAG для повышения автоматизации технической поддержки, внутреннего управления знаниями и инструментов помощи разработчикам. Поставщики телекоммуникационных услуг используют чат-боты с поддержкой RAG для эффективного управления большими объемами запросов клиентов. Сильный инвестиционный потенциал сектора в инфраструктуре искусственного интеллекта еще больше укрепляет его рыночные позиции. Постоянные инновации в облачных вычислениях и ИИ-фреймворках также способствуют устойчивому доминированию.

Ожидается, что в сегменте здравоохранения будут наблюдаться самые высокие темпы роста с 2026 по 2033 год, что обусловлено необходимостью точной клинической документации, обобщения результатов исследований и систем поддержки принятия решений. Медицинские работники все чаще используют модели RAG для безопасного извлечения записей пациентов, медицинской литературы и рекомендаций по лечению. Способность генерировать информацию, подкрепленную цитатами, улучшает диагностическую поддержку и соблюдение нормативных требований. Растущие инициативы в области цифрового здравоохранения и внедрение ИИ в больницах и научно-исследовательских учреждениях способствуют дальнейшему расширению. По мере развития медицины, основанной на данных, системы RAG становятся неотъемлемой частью современных рабочих процессов в области здравоохранения.

• С помощью приложения

На основе применения рынок Retrieval-Augmented Generation (RAG) сегментирован в области управления знаниями, поддержки клиентов и чат-ботов, законодательства и соответствия, маркетинга и продаж, исследований и разработок и генерации контента. Сегмент управления знаниями доминировал на рынке с наибольшей долей выручки в 41,5% в 2025 году, чему способствовали предприятия, стремящиеся к эффективному поиску внутренней документации и институциональных знаний. Организации полагаются на системы RAG для централизации и контекстуализации обширных хранилищ информации. Улучшенная точность поиска сокращает время поиска сотрудников и повышает производительность. Интеграция с инструментами корпоративного сотрудничества усиливает межведомственный информационный поток. Поскольку компании отдают приоритет операционной эффективности, системы знаний на основе ИИ остаются основной областью внедрения.

Ожидается, что сегмент поддержки клиентов и чат-ботов станет свидетелем самого быстрого CAGR с 2026 по 2033 год, что обусловлено растущим спросом на автоматизированные, персонализированные и решения для взаимодействия с клиентами в режиме реального времени. Чат-боты с поддержкой RAG обеспечивают контекстуально точные ответы, извлекая актуальную информацию о продукте и политике. Предприятия используют эти системы для сокращения времени реагирования и эксплуатационных расходов. Интеграция разговорного ИИ в омниканальные платформы повышает удовлетворенность клиентов. Растущее расширение электронной коммерции и внедрение цифровых услуг еще больше ускоряют рост в этом сегменте.

Региональный анализ рынка дополненной генерации (RAG)

• Северная Америка доминировала на рынке Retrieval-Augmented Generation (RAG) с самой большой долей выручки в 37,8% в 2025 году, характеризующейся ранним внедрением решений ИИ, высокими инвестициями в облачную инфраструктуру и НИОКР и сильным присутствием ключевых поставщиков технологий.
• Организации в регионе высоко ценят точность, безопасность данных и бесшовную интеграцию, предлагаемую системами RAG с существующими корпоративными платформами, такими как CRM, ERP, аналитические движки и облачные инструменты совместной работы.
• Это широкое внедрение дополнительно поддерживается значительным финансированием НИОКР, присутствием ведущих поставщиков технологий ИИ, зрелой цифровой экосистемой и растущим спросом на объяснимые и готовые к соблюдению решения ИИ, устанавливая системы RAG в качестве стратегического компонента для предприятий во всех секторах, включая BFSI, здравоохранение, ИТ и правительство.

Дополненное поколение (RAG) Market Insight

Рынок США Retrieval-Augmented Generation (RAG) занял самую большую долю доходов в Северной Америке в 2025 году, чему способствовало быстрое внедрение генеративного ИИ на предприятиях и расширение интеграции копилотов ИИ в бизнес-процессы. Организации все чаще отдают приоритет системам ИИ, которые обеспечивают точные, цитируемые и учитывающие контекст результаты для поддержки принятия решений. Наличие ведущих поставщиков технологий ИИ, облачных гипермасштаберов и венчурных стартапов еще больше ускоряет инновации в архитектурах RAG. Кроме того, растущее развертывание решений RAG в таких секторах, как BFSI, здравоохранение, юриспруденция и ИТ-услуги, значительно способствует расширению рынка.

Европейское исследование рынка Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Ожидается, что на протяжении всего прогнозируемого периода рынок дополненной генерации (RAG) в Европе будет расширяться на значительном уровне CAGR, в первую очередь благодаря строгим правилам защиты данных и растущему спросу на объяснимые и готовые к соблюдению системы ИИ. Ориентация региона на цифровую трансформацию и автоматизацию предприятий способствует внедрению платформ управления знаниями и аналитики на основе RAG. Европейские организации очень внимательно относятся к суверенитету и конфиденциальности данных, поощряя развертывание безопасных и проверяемых инфраструктур ИИ. Рост наблюдается в сфере финансовых услуг, исследований в области здравоохранения, производства и приложений государственного сектора, где необходимы точные поиски документов и отслеживаемые результаты ИИ.

Великобритания Retrieval-Augmented Generation (RAG) Market Insight

Ожидается, что рынок U.K. Retrieval-Augmented Generation (RAG) в течение прогнозируемого периода будет расти на примечательном уровне CAGR, что обусловлено увеличением инвестиций в искусственный интеллект предприятий и сильным присутствием секторов финтеха и юридических технологий. Кроме того, нормативные требования и спрос на безопасную автоматизацию знаний побуждают компании внедрять системы RAG. Ожидается, что передовая цифровая экономика Великобритании в сочетании с высокими темпами внедрения облачных технологий и инициативами в области исследований ИИ продолжит стимулировать рост рынка. Расширение приложений в области финансового консультирования, исследовательской аналитики и корпоративных платформ взаимодействия с клиентами еще больше усиливает внедрение.

Германия Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Ожидается, что рынок Германии Retrieval-Augmented Generation (RAG) будет расширяться на значительном CAGR в течение прогнозируемого периода, чему будет способствовать растущий спрос на промышленные решения ИИ и безопасные инструменты автоматизации предприятий. Сильная производственная база Германии и акцент на точность, соответствие требованиям и защиту данных способствуют внедрению систем RAG в инженерном, автомобильном и промышленном секторах исследований. Интеграция решений RAG с системами планирования ресурсов предприятия и аналитики становится все более распространенной. Кроме того, акцент страны на инновациях и инициативах Индустрии 4.0 соответствует развертыванию надежных и понятных систем знаний, основанных на ИИ.

Азиатско-тихоокеанское исследование рынка Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Азиатско-тихоокеанский рынок дополненной генерации (RAG) будет расти самыми быстрыми темпами в период с 2026 по 2033 год, что обусловлено быстрой цифровой трансформацией, расширением облачной инфраструктуры и увеличением инвестиций в ИИ в таких странах, как Китай, Япония и Индия. Растущий бизнес-сектор региона и растущее внедрение интеллектуальных решений автоматизации ускоряют спрос на системы на основе RAG. Правительственные инициативы, способствующие инновациям в области искусственного интеллекта и экосистемам умной промышленности, еще больше поддерживают рост рынка. Кроме того, расширение центров разработки ИИ и технологических стартапов повышает доступность и масштабируемость платформ RAG в различных отраслях.

Японская компания Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Рынок Японии Retrieval-Augmented Generation (RAG) набирает обороты благодаря передовой технологической экосистеме страны, сильным исследовательским возможностям и растущему спросу на автоматизацию в корпоративных средах. Японские организации подчеркивают точность, надежность и соответствие требованиям, что делает системы RAG привлекательными для таких отраслей, как здравоохранение, производство и финансовые услуги. Интеграция RAG-решений с IoT, робототехникой и аналитическими платформами еще больше способствует внедрению. Кроме того, ожидается, что приверженность Японии инновациям в области искусственного интеллекта и основам цифрового управления будет поддерживать долгосрочное расширение рынка.

Индия Retrieval-Augmented Generation (RAG) Обзор рынка

Рынок Индии Retrieval-Augmented Generation (RAG) составил ведущую долю доходов в Азиатско-Тихоокеанском регионе в 2025 году, что объясняется расширением сектора ИТ-услуг в стране, сильной экосистемой стартапов и быстрой оцифровкой предприятий. Индия является одним из самых быстрорастущих рынков для решений автоматизации на основе искусственного интеллекта, а платформы RAG все чаще используются в секторах поддержки клиентов, финтеха, аналитики здравоохранения и электронной коммерции. Правительственные инициативы по поддержке цифровой инфраструктуры и инноваций в области искусственного интеллекта еще больше укрепляют рост рынка. Доступность квалифицированных специалистов по искусственному интеллекту и экономически эффективные облачные решения также способствуют более широкому внедрению предприятия в различных отраслях.

Доля рынка дополненной генерации (RAG)

Отрасль Retrieval Augmented Generation (RAG) в основном возглавляется хорошо зарекомендовавшими себя компаниями, в том числе:

• Amazon.com, Inc. (США)
• Microsoft Corporation (США)
• Google LLC (США)
• International Business Machines Corporation (США)
• NVIDIA Corporation (США)
• Pinecone Systems, Inc. (США)
• Weaviate B.V. (Нидерланды)
• Zilliz Inc. (США)
• Elasticsearch B.V. (Нидерланды)
• MongoDB, Inc. (США)
• Cohere Inc. (Канада)
• Clarifai, Inc. (США)
• Qdrant Solutions GmbH (Германия)
• Deepset GmbH (Германия)
• GigaSpaces Technologies Inc. (США)
• DataStax, Inc. (США)
• Redis Ltd. (Израиль)
• Snowflake Inc. (США)
• Корпорация Oracle (США)
• Alibaba Group Holding Limited (Китай)

Каковы последние события на мировом рынке дополненной генерации поиска (RAG)?

• В феврале 2026 года MongoDB объявила о публичном предварительном просмотре своего нового API Embedding and Reranking на MongoDB Atlas, что позволяет разработчикам создавать семантический поиск и RAG-помощников непосредственно в управляемой облачной базе данных, сочетая возможности векторного поиска и семантического перепроверки для более контекстуально точных приложений ИИ с расширенным поиском.
• В ноябре 2025 года Google представила «Инструмент поиска файлов» для своего API Gemini, встроенной функции на основе RAG, которая позволяет разработчикам настраивать генеративные ответы ИИ в надежных источниках данных (PDF, DOCX, TXT и т. Д.) с векторным поиском и цитатами для более точных, проверяемых результатов.
• В ноябре 2025 года Microsoft представила капитальный ремонт своей платформы Microsoft Foundry, представив «Foundry IQ», инструмент следующего поколения с расширенным поиском (RAG), предназначенный для унификации и контекстуализации корпоративных данных в таких источниках, как OneLake, Amazon S3 и Snowflake, чтобы предоставить агентам ИИ более точные, контекстно-ориентированные выходы.
• В июле 2025 года IIT Kanpur и полиция Уттар-Прадеша запустили чат-бот Retrieval-Augmented Generation (RAG) с искусственным интеллектом, чтобы обеспечить мгновенный доступ к информации из более чем 1000 циркуляров полиции на хинди с помощью запросов на естественном языке, упрощая общественный доступ к преступности и правилам процедуры.
• В августе 2024 года Contextual AI привлекла 80 миллионов долларов США в серии A для финансирования своей корпоративной технологии, улучшающей RAG, подчеркнув растущее доверие инвесторов к RAG-фреймворкам для снижения галлюцинаций и повышения точности LLM за счет интеграции курируемой контекстной информации.

SKU-75434