RAG – что это?

Retrieval Augmented Generation (RAG) — это архитектурный подход в системах искусственного интеллекта, который сочетает генеративные модели с механизмами поиска релевантной информации во внешних источниках данных. В такой схеме RAG предполагает, что перед генерацией ответа модель получает дополнительный контекст из баз знаний, документов или индексов, сформированных с помощью векторного поиска или других методов информационного поиска. Это позволяет снизить зависимость от знаний, заложенных при обучении модели, и повысить точность ответов за счёт актуальных данных.

В практической реализации RAG используется для построения корпоративных поисковых систем, чат-ботов, аналитических инструментов и сервисов работы с документами. Архитектура включает компоненты индексации данных, построения векторных представлений (embeddings), механизмы поиска и интеграцию с языковой моделью для генерации ответа. Такой подход позволяет работать с внутренними знаниями организации, обеспечивать контроль источников информации и снижать риск генерации некорректных или вымышленных данных в продуктивных AI-системах.