Лучшие AI модели для RAG-систем в 2025 году

Какие LLM и embedding-модели лучше всего подходят для RAG-систем в 2025. Сравнение по качеству ответов, стоимости и скорости. Практические рекомендации.

Команда ModelSwitch30 мая 2025 г.10 мин чтения

RAG (Retrieval-Augmented Generation) — архитектурный паттерн, при котором LLM получает релевантный контекст из базы знаний перед генерацией ответа. Качество RAG-системы зависит от двух компонентов: embedding-модели для поиска релевантных документов и LLM для генерации ответа. Разберём лучшие варианты для каждого компонента.

Лучшие embedding-модели для RAG

Модель	Размерность	MTEB Score	Цена ($/1M токенов)	Макс. длина
text-embedding-3-large (OpenAI)	3072	64.6	$0.13	8191
text-embedding-3-small (OpenAI)	1536	62.3	$0.02	8191
embed-v4 (Cohere)	1024	66.3	$0.10	512
voyage-large-2 (Voyage AI)	1536	65.4	$0.12	16000
bge-large-en-v1.5 (BAAI)	1024	63.6	Бесплатно*	512

* При самостоятельном развёртывании, без учёта стоимости инфраструктуры

Для русскоязычных RAG-систем рекомендуем text-embedding-3-large — он лучше всего работает с кириллицей среди коммерческих моделей.

Лучшие LLM для генерации ответов в RAG

Модель	Faithfulness*	Relevance*	Цена за запрос**	Контекст
GPT-4o	9.2/10	9.0/10	$0.023	128K
Claude 3.5 Sonnet	9.4/10	8.8/10	$0.033	200K
GPT-4o-mini	8.1/10	8.5/10	$0.001	128K
Gemini 2.0 Pro	8.7/10	8.9/10	$0.011	2M
Llama 3.1 70B	8.3/10	8.2/10	$0.004	128K

* По шкале RAGAS framework. ** Средний запрос: 2K input + 500 output токенов

Faithfulness (верность контексту) — ключевая метрика для RAG. Она измеряет, насколько ответ модели основан на предоставленном контексте, а не на «выдуманных» фактах. Claude 3.5 Sonnet лидирует по этому показателю.

Оптимальная архитектура RAG через ModelSwitch

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.modelswitch.ru/v1",
    api_key="msk_ваш_ключ"
)

# 1. Создание embedding для запроса
query_embedding = client.embeddings.create(
    model="text-embedding-3-large",
    input="Какие документы нужны для возврата товара?"
)

# 2. Поиск в векторной БД (Pinecone, Qdrant, Weaviate...)
# results = vector_db.search(query_embedding.data[0].embedding, top_k=5)

# 3. Генерация ответа с контекстом
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o",  # или "claude-3.5-sonnet" для лучшей faithfulness
    messages=[
        {"role": "system", "content": "Отвечай только на основе предоставленного контекста."},
        {"role": "user", "content": f"Контекст: {context}\n\nВопрос: {query}"}
    ],
    temperature=0.1  # Низкая температура для RAG
)

Лучшие embedding-модели для RAG

Модель	Размерность	MTEB Score	Цена ($/1M токенов)	Макс. длина
text-embedding-3-large (OpenAI)	3072	64.6	$0.13	8191
text-embedding-3-small (OpenAI)	1536	62.3	$0.02	8191
embed-v4 (Cohere)	1024	66.3	$0.10	512
voyage-large-2 (Voyage AI)	1536	65.4	$0.12	16000
bge-large-en-v1.5 (BAAI)	1024	63.6	Бесплатно*	512

* При самостоятельном развёртывании, без учёта стоимости инфраструктуры

Лучшие LLM для генерации ответов в RAG

Модель	Faithfulness*	Relevance*	Цена за запрос**	Контекст
GPT-4o	9.2/10	9.0/10	$0.023	128K
Claude 3.5 Sonnet	9.4/10	8.8/10	$0.033	200K
GPT-4o-mini	8.1/10	8.5/10	$0.001	128K
Gemini 2.0 Pro	8.7/10	8.9/10	$0.011	2M
Llama 3.1 70B	8.3/10	8.2/10	$0.004	128K

* По шкале RAGAS framework. ** Средний запрос: 2K input + 500 output токенов

Оптимальная архитектура RAG через ModelSwitch

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.modelswitch.ru/v1",
    api_key="msk_ваш_ключ"
)

# 1. Создание embedding для запроса
query_embedding = client.embeddings.create(
    model="text-embedding-3-large",
    input="Какие документы нужны для возврата товара?"
)

# 2. Поиск в векторной БД (Pinecone, Qdrant, Weaviate...)
# results = vector_db.search(query_embedding.data[0].embedding, top_k=5)

# 3. Генерация ответа с контекстом
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o",  # или "claude-3.5-sonnet" для лучшей faithfulness
    messages=[
        {"role": "system", "content": "Отвечай только на основе предоставленного контекста."},
        {"role": "user", "content": f"Контекст: {context}\n\nВопрос: {query}"}
    ],
    temperature=0.1  # Низкая температура для RAG
)

Лучшие AI модели для RAG-систем в 2025 году

Лучшие embedding-модели для RAG

Лучшие LLM для генерации ответов в RAG

Оптимальная архитектура RAG через ModelSwitch

Рекомендации по выбору

Похожие статьи

Vector Databases для AI: Pinecone, Weaviate, Qdrant, pgvector

Как построить RAG-систему с ModelSwitch и векторной базой

Сравнение embedding моделей: OpenAI vs Cohere vs open-source

Готовы начать?

Продукт

Разработчикам

Компания

Лучшие AI модели для RAG-систем в 2025 году

Лучшие embedding-модели для RAG

Лучшие LLM для генерации ответов в RAG

Оптимальная архитектура RAG через ModelSwitch

Рекомендации по выбору

Похожие статьи

Vector Databases для AI: Pinecone, Weaviate, Qdrant, pgvector

Как построить RAG-систему с ModelSwitch и векторной базой

Сравнение embedding моделей: OpenAI vs Cohere vs open-source

Готовы начать?

Продукт

Разработчикам

Компания

Сценарий	Embedding-модель	LLM
Enterprise (точность критична)	text-embedding-3-large	Claude 3.5 Sonnet
Стартап (баланс цена/качество)	text-embedding-3-small	GPT-4o-mini
Большая база знаний (1M+ документов)	embed-v4 (Cohere)	GPT-4o
Максимальная экономия	bge-large-en (self-hosted)	Llama 3.1 70B