Нейросеть знает много, но ничего не знает о вашей компании: регламентах, ценах, базе знаний поддержки. Самый популярный способ это исправить — RAG. Объясняем простыми словами, как он устроен и когда нужен.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) — генерация с поиском. Перед тем как ответить, система находит в ваших документах подходящие фрагменты и передаёт их модели вместе с вопросом.
Как работает RAG
- Подготовка. Документы режут на небольшие фрагменты — абзацы или разделы.
- Индексация. Каждый фрагмент превращается в эмбеддинг — набор чисел, описывающий смысл текста. Эмбеддинги складываются в векторную базу.
- Поиск. Вопрос пользователя тоже превращается в эмбеддинг, и база находит самые близкие по смыслу фрагменты.
- Генерация. Модель получает вопрос и найденные фрагменты с инструкцией «отвечай только на основе этих материалов».
Почему не загрузить всё сразу в модель
Если документов немного, так и делайте — современные модели держат в контексте сотни страниц. RAG нужен, когда материалов тысячи, они часто обновляются или каждый запрос стоит денег: передавать модели только нужные фрагменты быстрее и дешевле.
Где RAG применяют
- чат-бот поддержки, который отвечает по базе знаний;
- внутренний ассистент сотрудников по регламентам и инструкциям;
- поиск по юридическим документам и договорам;
- консультант интернет-магазина по каталогу товаров.
Главные ошибки
- Плохая нарезка. Слишком мелкие фрагменты теряют смысл, слишком крупные — засоряют контекст.
- Грязные данные. Устаревшие и противоречивые документы дают противоречивые ответы. Начинайте с наведения порядка в базе знаний.
- Нет проверки качества. Соберите 30–50 реальных вопросов с правильными ответами и прогоняйте их после каждого изменения.
Итог
RAG — самый практичный способ научить нейросеть вашим данным без дорогого дообучения. Пошаговую инструкцию по сборке собственного ассистента на RAG мы разбираем в Premium-материале «ИИ-ассистент для бизнеса за выходные».