Enterprise RAG часто ломается не в модели, а до нее: в извлечении текста. Скан с шумом, таблица с объединенными ячейками или инженерный чертеж могут превратить точный документ в плохой индекс.
Работы по OCR/RAG и hybrid document RAG показывают, что качество парсинга влияет на весь последующий каскад: retrieval получает шум, re-ranking сравнивает неполные фрагменты, а генерация уверенно формулирует слабый ответ.
Knovium должен оценивать архив до пилота: долю сканов, сложность таблиц, качество OCR, наличие страниц и стабильность ссылок.
Практическая ценность такого материала в том, что он переводит исследовательскую тему в чек-лист внедрения. Перед пилотом команда может проверить, какие данные уже готовы, какие документы требуют подготовки, где нужна ручная разметка и какие риски лучше закрыть до подключения модели.
Важно отделять факт из источника от продуктового вывода. Источники описывают методы, ограничения и метрики; Knovium применяет их к корпоративному архиву, где есть права доступа, качество сканов, отраслевые термины, сроки ответа и ответственность за ошибочный вывод.