Почему RAG — это не только для вопросов и ответов, но и для рекомендаций

Retrieval-Augmented Generation (RAG) обычно ассоциируется с вопросно-ответными системами и чат-ботами, но его внутренняя механика — семантический поиск плюс генерация на основе найденного — идеально ложится на задачу рекомендаций. В статье разбирается, на каких ограничениях классических рекомендателей RAG выигрывает и где его границы.

В качестве примера рассматривается рекомендательная система книг по свободному запросу. Основной фокус — на подходе, а не на конкретной реализации.