Корпоративные ИИ-агенты часто дают уверенные, но неверные ответы из-за проблем с их бизнес-контекстом. Подавляющее большинство компаний сталкивались с такими ошибками, которые можно отследить до отсутствующей или противоречивой информации. Генерация с дополненным поиском является основным методом предоставления контекста, что делает качество поиска критически важным. Собственные инструменты поиска от таких компаний, как OpenAI и Google, в настоящее время лидируют по внедрению, опережая специализированные векторные базы данных. Однако многие предприятия выражают желание сохранить лучшие в своем классе независимые инструменты, а не полностью консолидироваться с наборами инструментов поставщиков. Ожидается, что гибридный поиск, сочетающий эмбеддинги с переранжированием и контролем доступа, будет доминировать в будущих системах RAG. Разработка управляемого семантического слоя рассматривается как решение проблемы разрыва в контексте, причем большинство предприятий либо создают, либо планируют создать такой слой. Несмотря на внедрение собственных инструментов поставщиков, компании намерены сохранить независимость, используя специализированные инструменты. При выборе систем поиска основное внимание уделяется простоте загрузки данных и эксплуатации. После внедрения основными задачами мониторинга становятся правильность и безопасность.