RAG (Retrieval-Augmented Generation)
RAG — архитектурный подход, расширяющий возможности больших языковых моделей (LLM) за счет подключения к внешним источникам данных.
Он устраняет фундаментальное ограничение классических генеративных моделей: зависимость от статичной информации, полученной при обучении. В архитектуре RAG ответ формируется не по памяти модели, а на основе предварительно найденных документов из подключенной корпоративной базы знаний. Такой подход обеспечивает актуальность и достоверность выдаваемых сведений.
Механика работы RAG
Процесс разделен на два последовательных этапа. На этапе поиска (Retrieval) запрос пользователя преобразуется в векторное представление, и система находит в базе знаний фрагменты с максимальным семантическим сходством. На этапе генерации (Generation) эти фрагменты встраиваются в промт языковой модели. Модель получает инструкцию отвечать строго в рамках предоставленного контекста, что исключает появление информации, отсутствующей в исходных документах. Добавление нового документа в базу мгновенно актуализирует знания системы без повторного обучения модели.
Сравнение с классическими языковыми моделями
- Источники информации. Классические LLM опираются на данные, зафиксированные в параметрах модели. RAG использует внешнюю базу знаний, доступную для оперативного обновления.
- Контроль достоверности. Ответы классических моделей трудно верифицировать. В RAG каждый тезис привязан к исходному фрагменту документа, что обеспечивает аудитируемость.
- Устойчивость к устареванию. Обычные модели требуют периодического переобучения. RAG обновляет знания через добавление документов без изменения параметров модели.
Применение RAG
Корпоративные чат-боты и помощники. RAG обеспечивает ответы на вопросы сотрудников на основе внутренней документации — регламентов, инструкций, корпоративных правил.
Помощники для работы с программным обеспечением. Технология помогает оперативно обучать сотрудников работе со сложными программными продуктами, предоставляя точные сведения о функционале.
Клиентская поддержка. Автоматические ответы формируются на основе часто задаваемых вопросов, инструкций и базы знаний компании. RAG-помощник способен дать персонализированный ответ с учётом истории покупок и предпочтений клиента. Например, при запросе подробностей о товаре в интернет-магазине ассистент расскажет о его возможностях.
Аналитика показателей. Ассистент обрабатывает текстовые отчёты и аналитические протоколы, формируя сводную аналитику на основе множества источников.
Инфраструктурная основа
Промышленная RAG-система требует GPU-ускорителей для работы LLM, векторной базы данных и масштабируемой инфраструктуры, способной обеспечить стабильную обработку запросов. ITGLOBAL.COM предоставляет в аренду инфраструктуру с GPU для развертывания собственной RAG-системы и готовый сервис AIaaS — корпоративный ИИ-шлюз с единым API к к более чем 100 LLM. Это позволяет выбрать подходящий вариант внедрения: самостоятельно управлять инфраструктурой или использовать готовую платформу для интеграции ИИ в бизнес-приложения.
Предыдущая статья