RAG не только для вопросов и ответов: почему он естественно подходит для рекомендаций

Retrieval-Augmented Generation (RAG) чаще всего рассматривается в контексте вопросно-ответных систем и чат-ботов поверх базы знаний. Большинство публикаций и руководств по RAG посвящено схеме «вопрос – ответ с опорой на документы». Однако внутренняя механика RAG – семантический поиск в сочетании с генерацией ответа на основе найденного – хорошо ложится и на другую задачу, которую традиционно решают иными методами: на рекомендации.