🔪 Без embeddings, vector DB и RAG. AI-агенту просто дают…

🔪 Без embeddings, vector DB и RAG.
AI-агенту просто дают доступ к текстам и терминалу — grep, bash, поиск по файлам.

И в ряде задач это оказалось эффективнее классического semantic search.

Потому что обычный retriever сразу сжимает всё до top-k результатов. Если что-то не попало туда на первом этапе — модель это уже не увидит.

👁️ А при прямой работе с корпусом агент может сам копаться в данных, проверять версии, находить промежуточные связи и менять ход поиска по мере работы.

По сути, AI начинает искать информацию не как чат-бот, а как человек, который сидит в консоли и разбирает проект.