Зачем нужен RAG
Знания языковой модели ограничены данными, использованными при ее обучении, а также информацией, доступной в текущем контексте. Модель может не знать о последних изменениях документации, внутренних регламентах компании или содержимом корпоративной базы знаний.
RAG решает эту проблему, предоставляя модели необходимые сведения непосредственно во время обработки запроса.
Например, корпоративный AI-ассистент может отвечать на вопросы сотрудников, опираясь на актуальные внутренние документы. При изменении регламента достаточно обновить источник данных и при необходимости поисковый индекс, без переобучения языковой модели.
Как работает RAG
Типичная RAG-система состоит из нескольких компонентов: источника данных, поискового механизма и языковой модели. На базовом уровне RAG работает по следующей схеме: Поиск информации. Система находит во внешних источниках данные, связанные с запросом пользователя. Формирование контекста. Найденные сведения добавляются к запросу и передаются языковой модели. Генерация ответа. LLM использует полученную информацию при формировании ответа.
При семантическом поиске часто применяются эмбеддинги — числовые представления текста, позволяющие находить смыслово близкие фрагменты даже при различиях в формулировках.
Чем RAG отличается от обучения модели
RAG не изменяет параметры языковой модели. Дополнительные знания поступают через контекст запроса, тогда как при дообучении изменяются веса модели.
Это делает генерацию с дополненным поиском удобным решением для работы с регулярно обновляемой информацией.
Однако RAG не гарантирует достоверности каждого ответа. Если поиск вернул неподходящий документ, источник содержит ошибку или модель неверно интерпретировала текст, итоговый результат также может оказаться неточным.
Подробнее архитектура и принципы реализации рассмотрены в статье «Что такое RAG».
Где применяется RAG
Технология используется в системах, которым необходимо отвечать на вопросы с опорой на внешние данные:
- AI-ассистенты — поиск ответов в корпоративных базах знаний, инструкциях и регламентах.
- Инструменты разработки — работа с документацией библиотек, API и внутренними техническими материалами.
- AI-агенты — получение дополнительных сведений из доступных источников перед выполнением задачи.
- Службы поддержки — подготовка ответов на основе документации продуктов и справочных материалов.
Главное преимущество RAG — возможность использовать актуальную и специализированную информацию без изменения самой языковой модели.