Что такое RAG

Прогресс в области искусственного интеллекта, на примере чат-ботов, показал не только его огромный потенциал, но и выявил различные проблемы. В частности, языковые модели могут выдавать неточные ответы и оперировать устаревшими данными. Для решения этих проблем была разработана технология RAG. Сегодня мы подробно рассмотрим, что такое RAG, принцип его работы и как RAG помогает в решении различных задач.

Что такое RAG?

RAG (Retrieval Augmented Generation) — технология, которая соединяет языковую модель с внешними источниками информации. Это позволяет модели получать доступ к актуальным, релевантным данным в режиме реального времени и генерировать ответы, основанные на конкретных источниках, а не только на первоначальных данных, на которых обучалась модель.

Проще говоря, RAG — это архитектура, которая позволяет языковой модели обращаться к внешним источникам данных, включая отчеты, статьи и документы. Без RAG языковая модель генерирует ответ, опираясь исключительно на свои внутренние данные, которые могут быть неактуальными или неполными. RAG динамически дополняет эту базу знаний контекстом из внешних источников, что позволяет обеспечивать точность, актуальность и фактическую обоснованность каждого ответа.

AI-агенты Timeweb Cloud также используют технологию RAG: вы создаете агента и базу знаний для него и загружаете в нее информацию о ваших товарах или услугах — например, документацию, каталоги и т.д. Благодаря этому агенты могут выступать в качестве специалистов поддержки и консультировать пользователей конкретно по вашему продукту, со знанием всех деталей и нюансов.

Как работает RAG? Принципы работы

Принцип работы RAG основан на трех основных этапах:

• Retrieval (Поиск) — когда поступает пользовательский запрос, система преобразует его в числовой вектор. Этот процесс называется эмбеддингом. Далее система находит в предварительно созданной векторной базе знаний наиболее релевантные и близкие по смыслу фрагменты текста.
• Augmentation (Дополнение) — после того как новый набор данных был найден, он извлекается и добавляется к исходному пользовательскому запросу.
• Generation (Генерация) — языковая модель генерирует финальный и развернутый ответ, однако уже опирается не только на свои внутренние знания, но и на актуальные данные, которые она получила на этапе поиска из внешних источников.

Архитектура RAG: основные компоненты

Архитектура RAG включает в себя следующие компоненты:

• Загрузчик данных — компонент, который отвечает за чтение данных из различных форматов и источников, например, PDF, DOCX, HTML, текстовые файлы, таблицы и т.д.

• Chunking — компонент, который делит исходные документы на последовательные, логически связанные фрагменты. Это необходимо для эффективного поиска, так как напрямую работать с огромными текстами языковые модели не могут.

• Модель эмбеддингов — «сердце» поискового механизма. Нейросеть преобразует текстовые фрагменты в векторные представления (эмбеддинги). Эмбеддинг — это плотный числовой массив, который семантически кодирует смысл текста: фразы со схожим значением будут иметь похожие векторы.

• Векторная база данных — специализированное хранилище, которое индексирует и хранит полученные векторы вместе с исходными текстовыми фрагментами.

• Система поиска и формирования контекста — компонент, который принимает запрос пользователя, преобразует его в вектор с помощью модели эмбеддингов, отправляет запрос в векторную БД, получает наиболее релевантные фрагменты текста и объединяет их в единый контекст для языковой модели.

• Большая языковая модель — финальный компонент RAG. Получает от системы поиска промпт, который содержит инструкцию, контекст из найденных релевантных фрагментов и исходный запрос пользователя. На основе этого контекста языковая модель генерирует точный и развернутый ответ.

Применение RAG

Сегодня RAG — это не просто дополнение к большим языковым моделям, а самостоятельный компонент, который активно внедряется в различные повседневные и бизнес-задачи. Его ключевая ценность — находить точные данные в больших массивах информации и использовать их для генерации ответов.

Основные сферы применения:

• Корпоративные чат-боты — отвечают строго по внутренним документам компании (инструкции, регламенты, база знаний). Обеспечивают согласованность информации.
• Техническая поддержка — поиск решений для различных проблем в технической документации, статьях и документах. Активно используются у хостинг-провайдеров, на сайтах государственных услуг, авиакомпаний и т.д.
• Финансовая аналитика — анализ отчетности компаний, новостей рынка и различных документов для составления отчетности и аналитики.
• Медицинские консультанты — поиск по клиническим рекомендациям, базам медицинских исследований и историям болезней.

Преимущества и недостатки RAG

Преимущества

• Снижение «галлюцинаций» — ответы основаны на использовании различных источников, что делает модель более точной и надежной.

• Актуальная информация — базу знаний можно обновлять в любой момент без необходимости переучивать языковую модель.

• Прозрачность — возможность указать конкретные источники (документы, разделы), на которых основан ответ.

Недостатки

• Задержка при генерации ответа — процесс поиска и обработки внешних источников увеличивает время при формировании ответа по сравнению с чистой генерацией.

• Сложная архитектура — необходимо настраивать и поддерживать два основных компонента: поисковую систему и языковую модель, а также процесс их взаимодействия.

• Зависимость от качества данных и поиска — точность ответов зависит от актуальности источников.

Заключение

Технология RAG представляет собой мощный ответ на ключевые ограничения современных языковых моделей: склонность к «галлюцинациям» и работу с устаревшей информацией. Благодаря интеграции с внешними источниками данных RAG создает гибридную систему, которая расширяет возможности языковой модели по предоставлению точной и актуальной информации. Это открывает возможности для практического применения языковых моделей в критически важных областях — от корпоративного управления и технической поддержки до финансовой аналитики и медицины.

Несмотря на недостатки, такие как сложность настройки и задержки в ответах, RAG обладает преимуществами, которые включают повышенную надежность, прозрачность и динамическое обновление знаний. RAG не просто дополняет большие языковые модели, а задает новый стандарт для создания ответственных и точных интеллектуальных систем.