RAG — это метод, объединяющий два этапа: поиск информации из внешних источников и генерацию текста с помощью языковой модели (LLM). Такой подход позволяет снизить риск «галлюцинаций» и повысить точность ответов за счет использования актуальных или специализированных данных.

Компоненты RAG-системы:

• Retriever — алгоритм поиска (например, на основе эмбеддингов), который выбирает релевантные фрагменты из базы знаний.
• Generator — языковая модель (LLM), которая генерирует ответ, опираясь на найденные данные.
• Знаниевая база — внешние источники (документы, статьи, базы данных), откуда извлекается информация.

Преимущества RAG:

• Ответы основаны на проверенных данных, а не только на предобученных знаниях LLM.
• Возможность работать с актуальной или узкоспециализированной информацией.
• Снижение риска дезинформации и этических проблем.

Применение: чат-боты с доступом к документам, техническая поддержка, медицинские консультации, аналитика с использованием корпоративных данных.

Примеры: системы на платформах Haystack, LangChain, кастомизированные RAG-решения для бизнеса.

Сложности:

• Зависимость от качества и структуры базы знаний.
• Высокие требования к вычислительным ресурсам для поиска и генерации.