RAG (Retrieval-Augmented Generation) — это архитектурный подход, который усиливает возможности больших языковых моделей (LLM).

Он позволяет им генерировать ответы, опираясь не только на знания, полученные при обучении модели, но и обращаться к актуальной информации из внутренних и внешних источников компании.

В основе RAG лежит механизм поиска и извлечения данных, благодаря чему пользователь получает релевантную, обоснованную информацию под конкретную задачу.

После того как пользователь задал вопрос, запускается процесс, состоящий из трех основных этапов:

Модуль поиска преобразует пользовательский запрос в вектор и ищет наиболее релевантные фрагменты в базе знаний. Для этого используются векторные поисковые системы и индексация корпоративных данных. При индексации каждый документ или его фрагмент преобразуется в цифровой отпечаток (embedding). По ним система быстро находит релевантную информацию под запрос, без необходимости ручного подбора ключевых слов.

Допустим, вы пришли в большой книжный магазин и хотите найти книгу, но не помните ни автора, ни название. Вместо этого вы просто рассказываете продавцу, о чем книга, или для чего она вам нужна. Продавец моментально находит одну или несколько подходящих по смыслу книг, даже если в них не встречается тех слов, которыми вы описали сюжет. Так работает RAG. Он понимает суть вашего вопроса и ищет по смыслу, а не по попаданию в ключевые слова.

Перед передачей запроса в LLM система дополняет его найденными фрагментами контекста, выдержками из документов и другими данными, чтобы расширить его информативность.

На этом этапе LLM генерирует ответ с учетом запроса пользователя и добавленного контекста. Ответом может быть саммари, объяснение, пост, статья, урок, именно то, что запросил пользователь.

RAG помогает внедрять искусственный интеллект в ежедневные бизнес-процессы. Эта технология дает быстрый доступ к актуальным данным, автоматизирует общение и поддерживает принятие решений на основе проверенной информации. Среди наиболее распространенных сценариев применения RAG нам видятся 3 — поиск по документации и базам знаний, умные FAQ-чат-боты и ИИ-суфлеры для сотрудников.

Платформы на базе RAG позволяют сотрудникам быстро находить нужную информацию. Обычные поисковые системы выдают результаты только при точном совпадении ключевых слов, поэтому сотрудник, который формулирует запрос своими словами, часто не получает релевантного ответа, если инструкция названа по-другому. В результате нужная информация остается недоступной, и сотрудник теряет время на ручной просмотр базы или обращается к коллегам. Использование RAG позволяет решить эту проблему: ИИ-поиск или ассистент анализирует смысл запроса и находит подходящий ответ, даже если формулировки не совпадают напрямую.

RAG-ассистенты используются для поддержки клиентов и сотрудников, автоматизации типовых вопросов и обработки множества обращений. В отличие от сценарных ботов, такие ассистенты понимают обычную речь, учитывают контекст и дают быстрые, развернутые ответы даже при пиковых нагрузках. Благодаря этому компании могут оказывать круглосуточную поддержку, автоматизировать до 80% стандартных запросов и повышать качество обслуживания без расширения команды поддержки.

Отраслевые и корпоративные ассистенты интегрируются в рабочие инструменты сотрудников: CRM, мессенджеры, системы управления проектами. Они подсказывают релевантные ответы на вопросы клиентов, помогают соблюдать корпоративные стандарты коммуникации, автоматизируют подготовку персонализированных подборок или коммерческих предложений, а также генерируют резюме и саммари по сложным кейсам. Такие решения дают рост производительности в 5–10 раз, снижают количество ошибок и позволяют поддерживать персонализированный подход даже при масштабировании бизнеса.

Три ожидаемых и уже реализуемых направления развития RAG — это мультимодальный RAG, агентный RAG и GraphRAG.

В первом случае, при мультимодальном RAG ИИ обрабатывает не только текстовую информацию, но и фото, видео, аудио. В июле «Яндекс» представила технологию векторного поиска. Так же как и текст, аудио, видео и изображения будут представляться в виде наборов чисел, эмбеддингов, по которым можно осуществлять поиск.

Источник: Yandex.Cloud

Интеграция с графовыми базами данных. RAG начинает использовать не только поиск по смыслу (векторный), но и графы знаний — карты связей между понятиями (knowledge graphs). Если у компании есть структурированная система, которая отражает связи между терминами, продуктами, документами, ролями и процессами, GraphRAG применяет эту карту совместно с традиционным поиском. Это позволяет находить не просто похожие ответы, а самые точные и логичные, учитывая все взаимосвязи и контекст.

Для эффективной работы такой системы необходима заранее продуманная и четко выстроенная структура связей внутри компании — таксономия и онтология. Чем подробнее и точнее описаны и связаны данные, тем более надежным и «умным» становится ИИ.

Если эта база связей настроена грамотно, то ИИ-ассистент может давать точные ответы с вероятностью до 99%. Это позволяет компаниям доверять ИИ даже в юридической экспертизе и финансовой отчетности.

Источник: Squirro

Мы наблюдаем устойчивый и стремительный рост интереса к RAG среди бизнеса, все больше организаций внедряют ее в ключевые процессы, чтобы решать задачи поиска, поддержки, автоматизации и персонализации сервиса.

RAG становится не просто вспомогательным инструментом, а инфраструктурным фундаментом для корпоративного ИИ. Благодаря прозрачности, релевантности и высокой скорости обработки данных, RAG-платформы становятся драйвером цифровой трансформации и долгосрочного конкурентного преимущества бизнеса.