Что такое RAG (генерация с поиском) простыми словами
Основы3 минРедакция Innovialabs
Коротко
RAG — это схема, при которой перед ответом система находит в ваших документах нужные фрагменты и передаёт их модели, поэтому она отвечает по вашим актуальным данным, а не по памяти.
Коротко о сути
RAG (Retrieval-Augmented Generation) — генерация ответа с предварительным поиском. Вместо того чтобы отвечать «по памяти», модель получает вместе с вопросом несколько подходящих фрагментов из ваших документов и формулирует ответ на их основе.
Аналогия: экзамен с открытой книгой. Студент не обязан помнить всё — он находит нужную страницу и отвечает по ней.
Как это работает по шагам
Подготовка базы (один раз и при обновлениях):
- Документы — регламенты, FAQ, каталог, договоры — делятся на фрагменты (chunks) по разделам или абзацам.
- Каждый фрагмент превращается в эмбеддинг — числовой вектор, отражающий смысл текста.
- Векторы сохраняются в векторную базу или в обычную БД с поддержкой векторного поиска.
Ответ на вопрос:
- Вопрос пользователя тоже превращается в вектор.
- Поиск находит фрагменты, близкие по смыслу (часто его комбинируют с обычным поиском по ключевым словам).
- Найденные фрагменты вставляются в промпт вместе с вопросом.
- Модель генерирует ответ только на основе этих фрагментов и, по возможности, указывает источники.
Почему RAG снижает выдумки
Языковая модель без данных угадывает правдоподобный ответ — так появляются галлюцинации. В RAG модель получает конкретный текст и инструкцию отвечать по нему. Если в найденном ответа нет, она может так и сказать.
Важно: RAG снижает, но не исключает ошибки. Если поиск нашёл не те фрагменты, ответ будет неверным, даже если модель отработала идеально.
Почему ответы остаются актуальными
Знания модели зафиксированы на дату её обучения. В RAG источник правды — ваша база:
- изменили цену или регламент — обновили документ, и ответы сразу опираются на новую версию;
- не нужно переобучать модель;
- можно разграничить доступ: сотрудник видит ответы только по документам своего уровня.
Где RAG применяют в бизнесе
- Ассистент по базе знаний для сотрудников — регламенты, инструкции, HR-политики.
- Чат-бот поддержки в Telegram или на сайте, отвечающий по актуальным правилам доставки, оплаты, гарантии.
- Поиск по договорам и документации с ответом на естественном языке.
- Помощник продавца по каталогу и характеристикам товаров.
Что влияет на качество
| Фактор | На что обратить внимание |
|---|---|
| Качество документов | Устаревшие и противоречивые тексты дают такие же ответы |
| Нарезка на фрагменты | Не резать таблицы и списки посередине, сохранять заголовки раздела |
| Поиск | Гибрид смыслового и ключевого поиска, переранжирование результатов |
| Промпт | Отвечать только по фрагментам, признавать отсутствие ответа, ссылаться на источник |
| Языки | Проверить, что модель эмбеддингов хорошо работает с русским и узбекским |
| Оценка | Набор реальных вопросов с эталонными ответами для регулярной проверки |
Типичные ошибки
- Загрузить всё подряд без чистки — дубли и старые версии путают поиск.
- Оценивать только модель, а не поиск: чаще всего проблема в том, что найдено.
- Не показывать источники — пользователю сложно проверить ответ.