RAG (Retrieval Augmented Generation) - что это такое и как работает система в ИИ

В статье специалисты ИТ-агентства White Tiger Soft простым языком объяснят, что такое RAG (Retrieval Augmented Generation) в программировании, какие преимущества дает эта система в ИИ и как ей правильно пользоваться. За последние несколько лет искусственный интеллект стал одним из главных инструментов автоматизации бизнеса. Компании внедряют нейросети для обработки запросов клиентов, анализа, поиска и работы с документами. Однако на практике многие организации сталкиваются с тем, что даже самые современные версии AI не всегда способны предоставлять точные и актуальные сведения, особенно когда речь идет о корпоративной информации, которая постоянно обновляется.

Проблема заключается в том, что стандартные нейронки без RAG работают на основе данных, полученных во время обучения. Они не имеют постоянного доступа к внутренним базам компании для извлечения сведений. В результате сообщения могут содержать неточности, устаревшую или неполную информацию. Для бизнеса это создает дополнительные риски, особенно если АИ используется в клиентском сервисе, аналитике или при работе с важной документацией.

Именно поэтому все больше компаний обращают внимание на инструменты, которые позволяют объединить возможности генеративного AI с доступом к достоверным источникам. Подобный подход помогает повысить достоверность результата, улучшить его качество и сделать функционирование интеллектуальных систем более эффективным в реальных бизнес-задачах.

Под аббревиатурой понимается технология, которая расширяет возможности АИ за счет подключения к внешним источникам. Вместо того чтобы формировать ответы исключительно на основе информации, полученной во время обучения, нейросеть умеет дополнительно обращаться к инструкциям, справочникам и другим хранилищам. Благодаря подобному подходу ИИ получает доступ к актуальным сведениям и может выдавать более точные, полезные и обоснованные ответы, которые учитывают специфику конкретной компании и ее бизнес-процессов.

Рассмотрим этот процесс пошагово.

Работа начинается с вопроса пользователя. Например, новый сотрудник сервисной или производственной компании хочет узнать порядок оформления дополнительного выходного дня и отправляет запрос через корпоративного чат-бота: «Как оформить отгул?»

Искусственный интеллект анализирует его содержание и определяет основную цель обращения. В отличие от обычного поиска по ключевым словам, сервис старается понять смысл вопроса, чтобы подобрать максимально подходящую информацию.

Когда запрос обработан, ИИ начинает искать данные во внутренних источниках компании. Это могут быть инструкции, регламенты, документация HR-отдела и другие материалы, используемые в работе организации.

Главная особенность RAG для AI – это то, что технология выполняет семантический поиск. Она учитывает смысл запроса, а не только точное совпадение слов. Например, сотрудник может использовать термин «отгул», тогда как в корпоративной документации применяется формулировка «дополнительный выходной день». Несмотря на различия в словах, инструмент понимает, что речь идет об одном и том же процессе, и находит нужные документы.

Нейросеть получает не только вопрос пользователя, но и найденные материалы. На основе этих данных она формирует ответ.

Архитектура объединяет несколько технологий, которые работают как единый механизм.

Она отвечает за генерацию итогового результата. Именно этот компонент анализирует вопрос пользователя, обрабатывает все и преобразует в понятный текст. Важно понимать, что она не занимается самостоятельным поиском, а получает уже подготовленный контекст и использует его для формирования ответа.

Основным из них выступает база знаний. В нее могут входить практически любые данные, необходимые для деятельности бизнеса:

• инструкции;
• регламенты;
• техническая документация;
• договоры;
• каталоги товаров;
• стандарты;
• сообщения службы поддержки и прочее.

Помимо внутренних источников – система использует и внешние. Например, справочные ресурсы, корпоративные порталы, CRM или другие сервисы, содержащие актуальную информацию.

Текст необходимо перевести в формат, понятный компьютеру. Для этого используются эмбеддинги – специальные числовые представления текстового материала.

Каждый документ, инструкция или отдельный фрагмент текста преобразуется в набор чисел, который отражает его содержание. Аналогичным образом обрабатывается и запрос.

После создания эмбеддингов данные сохраняются в специализированном хранилище. Когда поступает новый запрос, система сравнивает его числовое представление с уже сохраненными векторами и определяет, что наиболее близко по смыслу.

За работу отвечают несколько ключевых компонентов. Рассмотрим их:

1. Retriever использует сведения из векторного хранилища и выбирает наиболее релевантные фрагменты, которые будут переданы нейросети.
2. Generator передает найденный контекст нейронке и запускает процесс формирования результата.
3. Prompt-шаблон. Это специальная инструкция, которая определяет, как именно полученные данные будут переданы нейронке. Например, шаблон может требовать отвечать только на основании предоставленных документов и сообщать об отсутствии информации, если нужное не найдено.

Вместе эти компоненты образуют основу RAG-технологии, которая позволяет объединить отбор актуальных данных и возможности нейронок.

Качество работы метода напрямую зависит от материалов, которые он использует. Даже самая современная модель не сможет выдавать точные результаты, если база содержит устаревшие, неполные или плохо структурированные сведения. Поэтому перед внедрением инструмента данные проходят несколько этапов подготовки.

Специалисты собирают файлы из источников, которые в дальнейшем будут использоваться. После сбора их необходимо привести к единому виду. Удаляются дубликаты, устаревшие версии файлов, лишние символы, ошибки форматирования и другая информация, которая может негативно повлиять на качество. Далее файлы распределяются по категориям, тематикам или бизнес-процессам. Благодаря этому системе становится проще находить нужное и определять наиболее релевантные источники.

Большинство корпоративных файлов содержат десятки или даже сотни страниц. Передавать их ИИ целиком неэффективно, поэтому они разбиваются на небольшие логические фрагменты, которые называются чанками.

Каждый из них представляет собой отдельный блок текста, посвященный конкретной теме или вопросу. Например, большая инструкция по работе с CRM- может быть разделена на отдельные части: оформление сделки, выставление счета и подготовка отчетов.

После разбиения файлов начинается другой этап. Каждый чанк преобразуется в эмбеддинг, который отражает смысловое содержание текста.

Полученные векторы сохраняются в специальном хранилище и формируют поисковый индекс. Когда пользователь задает вопрос, запрос также преобразуется в эмбеддинг и сравнивается с уже сохраненными данными. В результате RAG system может находить в базе знаний не только тексты с одинаковыми словами, но и материалы, близкие по смыслу.

Ища информацию, сервис может использовать несколько подходов:

1. Полнотекстовый. Ищет документы по ключам. Эффективен, когда необходимо найти точные совпадения, например, артикулы, названия или специальные термины.
2. Векторный. Анализирует смысл запроса с помощью эмбеддингов. Позволяет находить релевантные материалы даже в случаях, когда в файлах используются другие формулировки.
3. Гибридный. Объединяет поиск по ключам и семантический анализ. Благодаря этому система учитывает как точные совпадения, так и смысловую близость.
4. Мультимодальный. Работает одновременно с разными типами данных, включая текстовые материалы, изображения и другие форматы контента.
5. Глубокий. Динамически выстраивает связи между различными информационными источниками и подбирает материалы, наиболее полезные для конкретного запроса.

На практике большинство современных RAG в искусственном интеллекте используют гибридный подход, поскольку он обеспечивает наиболее точные результаты.

Ее возможности делают инструмент востребованным в самых разных сферах бизнеса. Она особенно полезна там, где сотрудникам или клиентам необходимо быстро получать точные ответы на основе большого информационного объема.

Одно из самых распространенных направлений использования – создание интеллектуальных помощников. Они помогают сотрудникам находить информацию без необходимости обращаться к коллегам, искать документы вручную или изучать десятки внутренних инструкций.

Во многих компаниях ежедневно используется много бумаг: технические руководства, договоры, регламенты, стандарты качества и внутренние нормативные акты. Поиск нужного в таких массивах данных часто занимает значительное время.

RAG model позволяет организовать интеллектуальный подбор по всей корпоративной документации. Пользователю достаточно сформулировать вопрос обычным языком, после чего система самостоятельно найдет нужные материалы и подготовит понятный ответ.

Инструмент активно применяется для автоматизации клиентского обслуживания. AI-ассистент может использовать историю обращений и внутренние инструкции для подготовки сообщений на типовые вопросы клиентов.

Оно выполняется поэтапно:

Популярность этого решения объясняется тем, что она помогает устранить многие недостатки традиционных нейронок.

Технология формирует результат не только на основе знаний нейросети, но и с использованием подключенных источников. Благодаря этому снижается вероятность неточностей, а полученные сведения можно проверить по материалам, на которых они основаны.

Инструмент позволяет использовать информацию, которая появилась уже после обучения нейронки, включая внутренние документы компании. Это повышает практическую ценность для бизнеса.

Система опирается на реальные материалы и подобранный контекст, а не только на собственные знания. За счет этого уменьшается риск появления вымышленных фактов и повышается достоверность результатов.

Несмотря на значительное количество преимуществ, такой сервис, как РАГ, не является универсальным решением. В определенных ситуациях его некоторые ограничения могут стать серьезным недостатком для компании.

Даже при использовании современных алгоритмов ИИ может подобрать не самые подходящие документы или пропустить важные сведения. В подобной ситуации модель сформирует ответ, задействуя неполный контекст, что снижает его точность. Особенно часто проблемы возникают при плохо структурированной базе, наличии дублирующихся файлов или использовании неоднозначных формулировок в запросах.

OpenAI и другие нейронки с RAG не способны самостоятельно исправлять ошибки, содержащиеся в источниках. Если в хранилище находятся устаревшие инструкции, неточные сведения или противоречивые документы, система будет использовать именно их при подготовке ответного сообщения.

Во многих организациях информационные хранилища содержат конфиденциальные сведения: внутренние регламенты, финансовую информацию, коммерческие предложения, личные данные. При неправильной настройке доступа существует риск их передачи пользователям, которые не должны их видеть.

Обычный поиск находит документы или отдельные страницы, содержащие нужные сведения, после чего пользователь самостоятельно изучает результаты и ищет ответ. Подобный подход предназначается для работы с небольшими информационными объемами, но требует времени на анализ. РАГ функционирует иначе. Система не просто ищет релевантные файлы, а передает фрагменты модели, которая формирует сообщение на основе полученного контекста. Пользователь получает уже обработанные материалы без необходимости самостоятельно просматривать десятки файлов или инструкций.

Fine-tuning представляет собой дообучение нейросети на новых данных. В этом случае информация не подгружается во время запроса, а становится частью знаний самой нейронки. Такой подход позволяет изменить стиль, добавить специализированную терминологию или адаптировать нейросеть под определенную предметную область. Главное отличие заключается в том, что RAG использует внешние источники в режиме реального времени, тогда как fine-tuning требует повторного обучения при появлении новой информации. Благодаря этому обновление обычно происходит быстрее.

Технология подходит в ситуациях, когда необходимо получать ответы на основе регулярно обновляемой информации. Она особенно эффективна для работы с корпоративными платформами, внутренней документацией, инструкциями, договорами и другими данными, которые постоянно дополняют или изменяют.

Также RAG целесообразно применять, если компании важно быстро внедрить AI-инструмент без регулярного дообучения. В этом случае надо просто обновлять материалы.

Он подходит в случаях, когда пользователям необходимо самостоятельно изучать файлы и получать доступ к первоисточникам. Такой вариант часто используется для поиска нормативной документации, договоров или других материалов, где важно ознакомиться с документом полностью. Кроме того, его достаточно при небольшом объеме данных, когда сотрудники без труда находят необходимое вручную.

Fine-tuning целесообразно использовать, если компании надо изменить стиль общения нейросети, внедрить специализированную терминологию или добиться строгого соблюдения определенных правил формирования сообщений. Дообучение также применяется в ситуациях, когда АИ регулярно работает с узкоспециализированной тематикой и должна глубоко понимать особенности конкретной отрасли.

Для оценки эффективности необходимо анализировать не только ответы, но и то, насколько корректно сервис работает с источниками. Это позволяет своевременно выявлять ошибки, улучшать качество и повышать практическую ценность решения для бизнеса.

Одним из главных показателей качества считается способность системы находить действительно релевантные документы. Даже самая мощная модель не сможет подготовить корректный ответ, если на этапе поиска были выбраны неподходящие материалы. Поэтому при тестировании специалисты оценивают, насколько часто инструмент отбирает нужное, соответствует ли контекст запросу пользователя и не упускаются ли какие-либо сведения.

Не менее важно проверять достоверность материалов, которую получает пользователь. Ответ должен соответствовать данным из документов и не содержать вымышленных фактов, ошибочных трактовок или искажений исходной информации. Для этого результаты работы сравниваются с первоисточниками. Чем точнее сообщение отражает сведения из базы, тем выше качество внедренного решения.

При оценке учитывается и эффективность работы системы в целом. Пользователи ожидают получать инфо быстро, поэтому длительная обработка запросов может снизить ценность инструмента.

Дополнительно анализируются расходы на хранение сведений, использование нейронки и обслуживание инфраструктуры. Оптимальным считается решение, которое обеспечивает высокую точность ответов без чрезмерных затрат ресурсов.

RAG-сервис – это технология, которая объединяет возможности современных нейронных сетей и доступность актуальных источников. Благодаря такому подходу ИИ может использовать внутреннюю документацию компании, базы, инструкции и другие материалы. Инструмент помогает повысить точность работы AI, снизить количество ошибок и сделать автоматизацию бизнес-процессов более эффективной. Именно поэтому сегодня его активно применяется в корпоративных чат-ботах, интеллектуальных помощниках, системах поддержки клиентов и платформах для взаимодействия с большими информационными массивами.