RAG (ИИ)
RAG становится ключевой концепцией в современной сфере искусственного интеллекта. Многие команды используют его, чтобы модели давали более точные и понятные ответы. Системы RAG совмещают два механизма: поиск информации и генерацию. В комбинации модель может выходить за пределы своих обучающих данных и обращаться к более свежей базе знаний. Это помогает избегать догадок и обеспечивает более обоснованные ответы.
Что такое RAG в ИИ?
RAG — это аббревиатура от Retrieval Augmented Generation (генерация с расширением за счёт поиска).
Система Retrieval-Augmented Generation или LLM-система с RAG извлекает информацию из базы данных или другого источника. Затем эта информация используется моделью для формирования ответа и создания более релевантного контента.
Настройка RAG снижает вероятность ошибок, потому что система не ограничена только обучающими данными. Она сначала ищет нужную информацию, а затем формирует ответ. Важнейшая часть процесса — этап запроса и поиска данных.
Как работает Retrieval-Augmented Generation?
Генеративный ИИ, основанный на RAG, — это двухэтапный процесс.
- Сначала система извлекает данные.
- Затем использует эти данные для генерации текста.
Этап поиска выбирает полезную информацию, а генеративная модель превращает её в практичный и обоснованный ответ.
Система на базе GenAI с RAG может быть не только мощной, но и достаточно простой в реализации.
Значение RAG
Более сильные, точные и информативные ответы становятся возможными, когда модель ИИ может обращаться к актуальным данным через механизм поиска.
Модель получает:
- дополнительный контекст,
- повышенную точность,
- более надёжное обоснование ответов.
Это особенно важно там, где источники информации динамичны и регулярно обновляются.
Проблемы и ограничения RAG
У RAG есть и свои сложности.
- ИИ должен уметь быстро находить правильные данные.
- Система может извлекать «шумный» или нерелевантный контент.
- Модель может плохо ранжировать найденные результаты.
- Источники данных должны быть актуальными.
- Необходимо контролировать затраты на операции поиска.
- Команде требуется тонкая настройка и поддержка пайплайна.
- Масштабирование системы также может стать вызовом.
Таким образом, рабочий процесс должен быть быстрым и качественным. Стратегия использования ИИ — мощный инструмент, но не магия.
Примеры использования RAG
Большинство платформ, работающих с генеративным ИИ, уже используют комбинацию генерации и поиска.
- Генеративные процессы ИИ анализируют документы и формируют ответы.
- GenAI взаимодействует с поисковыми индексами, обеспечивая более точный поиск.
- Retrieval-Augmented Generation помогает чат-ботам давать ответы в корректном контексте.
- Анализ документов — ещё один пример применения RAG.
- Команды используют RAG для улучшения процессов обучения и развития баз знаний.