Зачем нужен RAG
Обычная языковая модель отвечает на основе того, чему научилась заранее. RAG добавляет к этому поиск по внешним документам, чтобы модель могла отвечать на основе актуального или корпоративного контекста.
Как это работает
Документы разбиваются на фрагменты, превращаются в embedding-векторы и сохраняются в векторной базе. Когда пользователь задаёт вопрос, система ищет релевантные фрагменты и передаёт их модели вместе с запросом.
Преимущества
RAG снижает количество галлюцинаций, позволяет ссылаться на источники и не требует полного переобучения модели при каждом обновлении данных.
Сложности
Качество зависит от разбиения документов, поиска, ранжирования, промпта и актуальности базы знаний.
Краткий вывод
Искусственный интеллект — это не одна технология, а семейство методов и инженерных подходов. Чем лучше понимать базовые принципы, тем проще использовать AI-инструменты осознанно, безопасно и с реальной пользой.