RAG – що це?

Retrieval Augmented Generation (RAG) — це архітектурний підхід у системах штучного інтелекту, який поєднує генеративні моделі з механізмами пошуку релевантної інформації у зовнішніх джерелах даних. У такій схемі RAG передбачає, що перед генерацією відповіді модель отримує додатковий контекст із баз знань, документів або індексів, сформованих за допомогою векторного пошуку чи інших методів інформаційного пошуку. Це дає змогу зменшити залежність від знань, закладених під час навчання моделі, і підвищити точність відповідей за рахунок актуальних даних. 

У практичній реалізації RAG використовується для побудови корпоративних пошукових систем, чат-ботів, аналітичних інструментів і сервісів роботи з документами. Архітектура включає компоненти індексації даних, побудови векторних представлень (embeddings), механізми пошуку та інтеграцію з мовною моделлю для генерації відповіді. Такий підхід дозволяє працювати з внутрішніми знаннями організації, забезпечувати контроль джерел інформації та зменшувати ризик генерації некоректних або вигаданих даних у продуктивних AI-системах.