Что такое RAG (Retrieval-Augmented Generation)?

AI/ML Основы

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Определение

RAG — технология, при которой AI сначала находит нужную информацию в вашей базе данных, а потом формулирует ответ. Это исключает «выдумки» и даёт точные ответы на основе ваших документов.

Как это работает

Без RAG модель отвечает «из головы» — на основе данных обучения. С RAG: клиент задаёт вопрос → система ищет релевантные фрагменты в вашей базе → подаёт их как контекст LLM → модель формулирует точный ответ.

Это как если бы вы дали сотруднику папку с документами и сказали: «Отвечай только на основе этих материалов». Сотрудник не придумывает — он ищет и цитирует.

Зачем это бизнесу

▸Бот отвечает строго по вашим документам, не выдумывая
▸Моментальный поиск по тысячам файлов — быстрее любого сотрудника
▸Снижает риск ошибок AI до минимума

В AI-Технадзор RAG используется для поиска по нормативной базе ГОСТов и СП. Бот анализирует фото дефекта, находит нарушение в документации и выдаёт экспертное заключение.

Связанные термины

LLM (Large Language Model)

LLM — это большая языковая модель, AI-система, которая понимает и генерирует текст. Для бизнеса это означает автоматизацию работы с документами, клиентами и контентом без найма дополнительных сотрудников.

Векторная база данных

Векторная база данных — хранилище, где информация записана в виде числовых «отпечатков». Позволяет AI мгновенно находить нужные документы из тысяч файлов.

Галлюцинация AI

Галлюцинация AI — ситуация, когда модель уверенно выдаёт неправильный ответ. Именно поэтому в бизнес-решениях используют RAG и проверку фактов, а не «голую» генерацию.

Как это работает

Зачем это бизнесу

Связанные термины

Читайте также