Почему для разбора инцидентов мы выбрали RAG, а не файнтюнинг

Дата публикации: 23-09-2026 08:00:24

В SOC значительная часть нагрузки L1-аналитика — разбор однотипных инцидентов, которые в итоге оказываются ложными срабатываниями. При этом каждый алерт нужно проверить, обогатить контекстом и задокументировать. Результат — много ручной работы, которая отнимает время от более сложных задач и повышает риск ошибки из-за усталости. Особенно остро эта проблема стоит в командах ИБ, которые одновременно занимаются инфраструктурой, клиентскими задачами и другими проектами. Можно ли автоматизировать первичный разбор, не отдавая данные во внешнюю LLM и не превращая внедрение в многомесячный проект по файнтюнингу?Мы попробовали это сделать с помощью локальной LLM, RAG и второго прохода с валидатором. Привет! На связи Антон Дятлов, инженер по защите информации в Selectel. Под катом покажу, как устроен этот процесс, почему мы выбрали RAG вместо файнтюнинга и какие проблемы обнаружили уже после внедрения. Под кат →

Схожие новости

#	Наименование новости	Тональность	Информативность	Дата публикации
1	Что такое RAGFlow и с чем его едят	-1	9.62	22-08-2026
2	Промпты, RAG, LLM-тюнинг, Harness… Идём дальше?	0	11.87	11-06-2026
3	Продакшн‑разработка в одиночку с AI‑агентами: принуждай к правилам, а не объясняй их	0	8.25	24-07-2026
4	Можно ли аналитику в 2026 году положиться на ИИ и агентов или ещё нет?	0	12.1	15-07-2026
5	От болтливых LLM-агентов к управляемым системам	0	13	08-08-2026
6	Cutting RAG inference costs 6x starts with deciding what never reaches the LLM	0	7.2	16-08-2026
7	Fine-Tuning vs. RAG: When To Use Each for Production LLMs	0	10.99	16-07-2026
8	Как думает LLM	0	6.2	30-07-2026
9	Агентный SDLC на внутренней LLM: инженерия вместо промптов	0	10.59	28-07-2026

Классификация: Мнения. Схожих патентов: 0. Схожих новостей: 9. Тональность: -1. Информативность: 7.86. Источник: habr.com.