RAG (Retrieval-Augmented Generation)
RAG (Retrieval-Augmented Generation) — это гибридный метод генерации текста с использованием ИИ, который объединяет традиционные языковые модели (LLM) с механизмом поиска (retrieval)
RAG (Retrieval-Augmented Generation) — это гибридный метод генерации текста с использованием ИИ, который объединяет традиционные языковые модели (LLM) с механизмом поиска (retrieval). Цель RAG — повысить точность, обоснованность и актуальность создаваемого ИИ-контента за счёт обращения к внешним источникам данных в момент генерации.
Классическая LLM (например, GPT) генерирует текст, опираясь исключительно на параметры, обученные в ходе тренировок. Она может «галлюцинировать» — создавать фактически неверные, но убедительно звучащие ответы. RAG-модель решает эту проблему путём подключения к базе знаний или документам в реальном времени.
Как работает RAG:
- Ввод запроса (prompt) от пользователя.
- Поиск по внешней базе данных или векторному хранилищу (например, PDF-файлы, база знаний, сайт).
- Отбор релевантных фрагментов (контекстных отрывков).
- Генерация ответа, где LLM использует найденную информацию как основу.
Таким образом, модель «знает», откуда брать точные данные, и строит ответ более логично и достоверно. Это особенно полезно в таких сферах, как медицина, финансы, право, наука, где ошибки недопустимы.
Преимущества RAG:
- Уменьшение галлюцинаций.
- Актуальные ответы (можно подключать базы, обновляемые каждый день).
- Гибкость в обучении (не нужно дообучать модель при обновлении контента).
- Прозрачность (можно ссылаться на источники).
Использование:
- Чат-боты с контекстной поддержкой.
- Помощники для работы с внутренними документами.
- Customer support и автоматизация базы знаний.
- Встроенные интеллектуальные поисковые системы.
- Системы поддержки принятия решений в корпоративных ИТ.
RAG всё чаще используется в корпоративной автоматизации: вместо дорогих и закрытых LLM-систем, компании могут внедрять малые, открытые модели + база знаний, что снижает стоимость и повышает безопасность.