В мире больших языковых моделей (LLM) — ChatGPT, GPT-4 и им подобных — есть одна ключевая проблема: модели ограничены по объёму информации, которую могут учесть за один раз, и не всегда обладают актуальными знаниями. Именно здесь на сцену выходит Retrieval Augmented Generation (RAG) — приём, позволяющий значительно повысить качество ответов за счёт использования свежих данных из внешних источников. Сегодня разберём, как это работает и почему любой, кто работает с AI, должен о RAG знать.
Что такое RAG и зачем он нужен
Retrieval Augmented Generation (RAG) — это способ дополнить запрос к LLM релевантной информацией, взятой из внешних источников, например базы данных с текстами, документами или справочниками.
Идея проста: перед каждым вызовом модели мы ищем в базе кусочки текста, максимально близкие по смыслу к запросу пользователя, и добавляем эти данные в контекст — так называемый augmented prompt. Благодаря этому LLM получает не просто вопрос, а вопрос с подкреплённой свежей информацией — что значительно улучшает качество ответа.
Почему обычные LLM без RAG не всегда справляются
Большие языковые модели прекрасны, но у них есть три серьёзных ограничения:
- Ограниченное контекстное окно. Модель не может одновременно учитывать слишком много текста — обычно несколько тысяч токенов. Из-за этого она "забывает" детали, теряет нить.
- Отсутствие достоверных источников. LLM генерируют текст по шаблонам, основанным на тренированных данных, но не могут сослаться на конкретный источник.
- Устаревшая информация. Данные, на которых обучалась модель, могут быть старыми. Текущие события, обновления технологий или изменений в продукте модель попросту не знает.
Все эти проблемы решает именно RAG.
Как работает RAG: простой механизм
Рассмотрим на примере запроса «Какая планета ближе всего к Солнцу?»
1. Пользователь вводит запрос (prompt).
2. Маленькая специализированная модель — small embedder — превращает этот запрос в числовой вектор, который отражает смысл фразы.
3. Ваша база знаний заранее разбита на небольшие кусочки — "чанки" — и каждый также представлен в виде вектора.
4. Поиск по векторам (например, с помощью алгоритма FAISS) находит самые близкие к запросу кусочки из базы.
5. Эти найденные фрагменты добавляются в расширенный запрос — augmented prompt, состоящий из:
- Инструкции — например, «будь полезным ассистентом»,
- Контекста из базы,
- Исходного вопроса пользователя.
6. Этот расширенный запрос подаётся в LLM, которая выдаёт уже ответ, учитывающий дополнительную информацию из вашей базы.
Так вы получаете точный, проверенный и актуальный ответ, а не домыслы или устаревшие сведения.
Почему это круто и где применять RAG
RAG отлично подходит для задач:
- Консультации клиентов с учётом специфики вашего продукта и свежих данных.
- Автоматизация поддержки, когда нужно быстро давать точные инструкции по софту, оборудованию или услугам.
- Поисковые системы следующего поколения, где LLM не просто выдаёт обобщённый ответ, а использует реальные документы.
- Образовательные платформы с постоянно обновляющейся базой знаний.
Всё, что нужно — собрать актуальную базу, разбить её на кусочки и сделать embedding. А дальше RAG сделает всю магию за вас.
Итоги и практическая польза
Retrieval Augmented Generation — это эффективный способ расширить возможности языковых моделей:
- Устраняет ограничение по контексту.
- Гарантирует, что ответы основаны на достоверной, свежей информации.
- Повышает уровень доверия пользователей к AI.
Если вы хотите использовать LLM для реальных бизнес-задач, RAG — это must-have технология.
А вы уже применяете RAG или планируете? Делитесь мыслями и вопросами, вместе разберёмся глубже!