Что такое RAG в нейросетях?

RAG (Retrieval-Augmented Generation, поиск с дополненной генерацией) решает главную проблему LLM: знания модели ограничены датой обучения и не включают вашу корпоративную информацию. RAG добавляет шаг «поиска»: перед генерацией ответа система находит релевантные фрагменты из указанной базы знаний (документы, CRM, база статей) и передаёт их модели как контекст.

Как это работает: 1) Ваши документы разбиваются на фрагменты и индексируются (создаётся векторная база). 2) При вопросе пользователя система находит похожие фрагменты через векторный поиск. 3) Найденные фрагменты передаются в контекст LLM вместе с вопросом. 4) LLM генерирует ответ, опираясь на найденные данные. Результат: точные ответы со ссылками на источники.

Практические применения: корпоративный чат-бот, который знает ваши внутренние процедуры; клиентская поддержка с доступом к базе знаний; поиск по юридическим документам; медицинские ассистенты с актуальными клиническими рекомендациями. RAG снижает галлюцинации на 70-80% и позволяет ИИ работать с данными, которых не было в обучении.