Что такое RAG простыми словами
RAG (Retrieval-Augmented Generation) — это архитектурный подход, при котором языковая модель перед генерацией ответа сначала находит релевантную информацию в заданной базе данных. Представьте сотрудника, который перед ответом на вопрос клиента сначала заглядывает в справочник — RAG работает по тому же принципу.
Традиционные языковые модели, такие как GPT или Claude, обучены на огромных объёмах публичных текстов. Они отлично справляются с общими вопросами, но ничего не знают о внутренних процессах вашей компании: регламентах, ценах, технических спецификациях продуктов, истории клиентских обращений. RAG восполняет этот пробел, подключая модель к вашим данным в реальном времени.
Важно понимать, что RAG — это не отдельный продукт, а архитектурный паттерн. Он может быть реализован с любой языковой моделью и любым хранилищем данных. Именно эта гибкость делает его универсальным инструментом для корпоративных решений.
Как работает RAG: конвейер поиска и генерации
Процесс RAG состоит из трёх ключевых этапов. На первом этапе — индексации — ваши документы разбиваются на фрагменты (чанки), преобразуются в числовые векторы (эмбеддинги) и сохраняются в векторной базе данных. Этот этап выполняется один раз при загрузке документов и обновляется при их изменении.
На втором этапе — поиска (retrieval) — когда пользователь задаёт вопрос, система преобразует его в вектор и ищет в базе наиболее похожие фрагменты документов. В отличие от ключевого поиска, векторный поиск находит семантически близкие результаты: запрос «как оформить возврат» найдёт документ, где написано «процедура возврата товара», даже если точных совпадений слов нет.
На третьем этапе — генерации — найденные фрагменты вместе с вопросом пользователя передаются языковой модели. Модель синтезирует ответ на основе предоставленного контекста, а не своих внутренних знаний. Это кардинально снижает вероятность галлюцинаций — выдуманных фактов, которыми грешат языковые модели без контекста.
Для обеспечения качества в продвинутых реализациях RAG добавляют этап ранжирования (reranking), когда отдельная модель оценивает релевантность найденных фрагментов и отсеивает шум. Это особенно важно при работе с большими корпоративными базами знаний, где могут быть тысячи похожих документов.
Почему RAG эффективнее обычных чат-ботов
Классические чат-боты работают по заранее прописанным сценариям: если пользователь написал определённую фразу, бот даёт заготовленный ответ. Такой подход требует ручного создания сотен и тысяч шаблонов, а любой нестандартный вопрос ставит бота в тупик. Поддержка и обновление сценариев превращается в постоянную рутину.
RAG-система, напротив, не требует ручного написания ответов. Достаточно загрузить документацию, и система сама найдёт нужную информацию и сформулирует ответ. При обновлении документов ответы меняются автоматически — не нужно переписывать сценарии бота.
Ещё одно преимущество — RAG может указывать источники. Каждый ответ может сопровождаться ссылками на конкретные документы и разделы, из которых взята информация. Это повышает доверие пользователей и позволяет им самостоятельно углубиться в тему при необходимости. Для внутренних корпоративных систем это особенно ценно — сотрудники видят, на какой регламент или инструкцию ссылается система.
Практические сценарии применения RAG
Корпоративная база знаний — один из самых востребованных сценариев. Сотрудники задают вопросы на естественном языке и мгновенно получают ответы из внутренней документации: регламентов, инструкций, технических описаний. По нашему опыту, это сокращает время поиска информации на 60–80% и особенно полезно при онбординге новых сотрудников.
Клиентская поддержка — ещё одна область, где RAG показывает отличные результаты. Система обрабатывает входящие обращения, находит ответы в базе знаний и формирует персонализированные ответы. При этом сложные вопросы автоматически эскалируются на живых операторов с полным контекстом обращения.
Анализ документов — RAG позволяет «общаться» с большими массивами документов. Юристы могут задавать вопросы по сотням договоров, финансисты — по отчётности за несколько лет, инженеры — по технической документации. Вместо ручного перелистывания страниц — мгновенный ответ с указанием источника.
Внутренний поиск по компании — RAG объединяет информацию из разных систем (CRM, почта, таск-трекеры, вики) в единую точку доступа. Сотрудник спрашивает «какие договорённости были с клиентом X в прошлом квартале» и получает сводку из всех источников.
С чего начать внедрение RAG
Первый шаг — определить конкретную бизнес-задачу и набор документов. Не пытайтесь сразу охватить все данные компании. Выберите одну область — например, ответы на частые вопросы клиентов — и начните с неё. Пилотный проект на ограниченном наборе данных можно запустить за 2–4 недели.
Второй шаг — подготовка данных. Качество RAG-системы напрямую зависит от качества документов. Устаревшие, противоречивые или плохо структурированные данные приведут к некорректным ответам. Перед загрузкой стоит провести аудит документации и актуализировать её.
Третий шаг — выбор технологического стека. Для векторного хранилища подходят решения вроде Qdrant, Pinecone или Weaviate. Для языковой модели — облачные API (OpenAI, Anthropic) или self-hosted модели для чувствительных данных. Фреймворки LangChain и LlamaIndex упрощают интеграцию компонентов.
Наконец, критически важно настроить метрики качества: процент корректных ответов, полноту извлечения информации, удовлетворённость пользователей. Без измерений вы не сможете улучшить систему. Мы рекомендуем начинать с ручной оценки первых 100–200 ответов, а затем переходить к автоматизированным метрикам.