Stop-First RAG: Как перестать платить за глупости, когда LLM нечего сказать

Бесполезные ответы стоят денег. Много денег

Представьте типичную сцену: пользователь спрашивает вашу RAG-систему о чем-то, чего нет в базе знаний. Система честно ищет, ничего не находит, но все равно запускает дорогую LLM (скажем, GPT-4.5 по ценам 2026 года). Та, не найдя контекста, выдает вежливую отписку вроде "Извините, у меня нет информации об этом".

Вы только что заплатили $0.15 за глупость.

Умножьте на 1000 таких запросов в день. Месяц. Год. Это уже не смешно. Особенно когда 40-60% запросов в реальных системах оказываются вне области знаний.

Что такое Stop-First RAG и почему он не такой, как все

Stop-First RAG - это не просто еще одна библиотека для поиска. Это интеллектуальный фильтр, который ставится перед LLM и решает: "А стоит ли вообще вызывать большую модель?"

Основная идея проста до гениальности: если после поиска по векторной базе релевантные чанки имеют слишком низкий скоринг (или их нет вообще), система сразу возвращает предопределенный ответ типа "Не могу ответить" и НЕ вызывает LLM.

Звучит элементарно. Но дьявол, как всегда, в деталях.

Как это работает на практике

Типичный пайплайн выглядит так:

1. Пользовательский запрос поступает в систему
2. Векторный поиск находит N наиболее релевантных чанков
3. Stop-First RAG анализирует скоринг чанков
4. Если лучший скор ниже порога (например, 0.7) - LLM не вызывается
5. Система возвращает заранее настроенный fallback-ответ
6. Только если чанки достаточно релевантны - запрос идет к LLM

Порог настраивается. Fallback-ответ настраивается. Даже логика принятия решения настраивается (можно учитывать не только максимальный скор, но и распределение скоров, количество чанков и т.д.).

Stop-First RAG против альтернатив: кто кого?

Попытки решить проблему "пустых ответов" были и раньше. Но у каждой - свои косяки.

Главное преимущество Stop-First RAG - он не пытается быть умнее, чем нужно. Он делает одну простую вещь, но делает ее хорошо. И экономит реальные деньги.

"На пальцах": как выглядит интеграция

Допустим, у вас уже есть рабочая RAG-система на LangChain или LlamaIndex. Добавить Stop-First RAG - дело 10 минут.

1 Установка через pip

pip install stop-first-rag

2 Базовый пример интеграции

Вот как это выглядит в коде (синтаксис актуален на январь 2026):

from stop_first_rag import StopFirstFilter
from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings

# Инициализация фильтра с порогом 0.75
# Все, что ниже - не пропускаем к LLM
filter = StopFirstFilter(
    threshold=0.75,
    fallback_response="Извините, у меня нет информации для ответа на этот вопрос."
)

# Ваш обычный RAG пайплайн...
vector_store = Chroma(...)
embeddings = OpenAIEmbeddings(...)

# В момент поиска:
query = "Как настроить квантование в Llama 3.2?"
docs = vector_store.similarity_search_with_score(query, k=5)

# Фильтр решает, вызывать ли LLM
decision = filter.should_proceed(docs)

if decision.proceed:
    # Обычный вызов LLM с контекстом
    response = llm.invoke(context=decision.context, query=query)
else:
    # Возвращаем fallback ответ, экономя $0.15
    response = decision.fallback_response

3 Продвинутая настройка

Фильтр можно настроить под конкретные нужды:

# Адаптивный порог, который меняется в зависимости от времени суток
# (ночью можно быть более строгим, днем - более либеральным)
filter = StopFirstFilter(
    dynamic_threshold=True,
    min_threshold=0.65,
    max_threshold=0.85,
    # Использовать не только максимальный скор, но и средний
    scoring_strategy="weighted_average",
    # Логировать все решения для последующего анализа
    enable_logging=True
)

Кому этот инструмент подойдет, а кому - нет

Идеальные кандидаты:

• Стартапы с ограниченным бюджетом на AI - когда каждый доллар на счету, а пользователи еще не привыкли к идеальному UX
• Корпоративные чат-боты с четкой предметной областью - например, HR-бот, который должен отвечать только о политиках компании
• Системы с высокой нагрузкой - где 30% экономии на токенах означает реальные десятки тысяч долларов в месяц
• Разработчики, которые уже прошли базовый RAG за 15 минут и теперь оптимизируют продакшен

Лучше поискать другое решение:

• Исследовательские проекты - где важно собрать максимум данных, а не экономить
• Системы, где «не знаю» - неприемлемый ответ - например, медицинские диагностические помощники
• Очень маленькие базы знаний - если у вас всего 100 документов, экономия будет мизерной
• Те, кто еще борется с галлюцинациями в RAG - сначала решите базовые проблемы

Подводные камни, о которых молчат в README

После месяца тестирования Stop-First RAG в продакшене, вот что я вынес:

Мой совет: внедряйте постепенно. Сначала логируйте решения фильтра, но пропускайте все запросы к LLM. Неделю-две собирайте статистику. Потом посмотрите, сколько запросов фильтр отсеял бы, и какова была бы экономия. И только потом включайте его по-настоящему.

Stop-First RAG в экосистеме 2026 года

Интересно, как этот инструмент сочетается с другими трендами:

• С гибридным поиском RAG 2026 - фильтр работает после этапа реранкинга, когда у вас уже есть итоговые скоры
• С агентами - представьте агента, который делает 5 RAG-запросов за один цикл. Stop-First может сэкономить 3-4 вызова LLM
• С локальными моделями - даже если вы используете Llama 3.2 70B локально, вы экономите GPU-время и ускоряете ответ
• С мониторингом дрейфа - если вдруг фильтр начинает отсекать слишком много запросов, это может быть сигналом о Interpretation Drift в эмбеддинг-модели

Что в итоге? Экономия против качества

Stop-First RAG - это инструмент для взрослых. Для тех, кто уже прошел этап «сделать хоть как-то работающий RAG» и теперь оптимизирует стоимость и надежность.

Он не сделает вашу систему умнее. Он сделает ее дешевле и чуть более предсказуемой. В мире, где агенты съедают все токены, это уже немало.

Главный урок: иногда лучшая оптимизация - это не делать лишнюю работу. Особенно если эта работа стоит $0.15 за раз.

Попробуйте. Сначала в режиме логирования. Посчитайте, сколько бы сэкономили за месяц. И тогда решите - нужно ли вам вызывать LLM, когда ей нечего сказать.