Что такое RAG и почему он вам точно пригодится

Пока все сходят с ума по обновлению GPT-4o с его возможностью генерировать картинки и видео, продолжаю цикл образовательных постов. Сегодня у нас ликбез по RAG (Retrieval-Augmented Generation).

Что такое RAG простыми словами?
RAG — технология, позволяющая языковой модели получать данные из внешних источников. Иначе говоря, это подход, который объединяет поиск информации (Retrievial) и генерацию ответов на основе найденных данных (Augumented Generation).

Как это работает на практике?
Если объяснять простыми словами: представьте, что вы студент и пришли на экзамен. Часть тем вы знаете хорошо, а часть - так себе. Но у вас по карманам распиханы шпаргалки на которых вы сделали насечки, чтобы отличать, где какая. Когда вы получаете свой вопрос, вы не пытаетесь вспомнить ответ, а быстро находите нужную карточку на ощупь, и, опираясь на информацию из нее, формулируете ответ.

Почему я сказал про насечки? Примерно так это работает у LLM. Для поиска в базе знаний LLM используют специальные механизмы, один из самых популярных — векторный поиск с эмбеддингами. Эмбеддинги — это способ представить слова, предложения или целые документы в виде набора чисел (векторов). Похожие по смыслу тексты имеют похожие наборы чисел. Это позволяет находить информацию не просто по совпадению слов, а по близости смысла — даже если в запросе используются совсем другие термины.

Полный процесс RAG выглядит примерно так:
1. Получаем запрос от пользователя
2. Ищем релевантную информацию в нашей "картотеке" с помощью эмбеддингов
3. Формируем контекст из найденных данных
4. Генерируем ответ с помощью LLM, которая учитывает как свои "врожденные" знания, так и только что найденную информацию
5. Добавляем ссылки на источники

RAG VS Длинный Контекст: когда что использовать?
По этому поводу есть целые статьи и вопрос становится все более актуальным, так как за последнее время появилось много моделей с огромным контекстным окном. Помимо Gemini - это QWEN 2.5, Grok 3 и другие. Возникает вопрос: мне нужен RAG или можно тупо загрузить документы в модель? На самом деле, это не вопрос "или-или", а скорее "когда и что".

Когда лучше использовать RAG:
- Когда вам нужна всегда актуальная информация: RAG берет данные из внешних источников, которые могут оперативно обновляться
- Когда важна точность фактов: опираясь на реальные данные из внешнего источника, модель меньше "выдумывает"
- При работе с закрытыми корпоративными данными, которых нет в обучающей выборке модели
- Когда нужно оптимизировать расходы: обработка длинного контекста обычно дороже
- Если важна прозрачность: с RAG легче показать, откуда именно взялась информация

Когда может подойти длинный контекст:
- Для разовых задач с фиксированным набором документов
- Когда важна скорость ответа без дополнительных запросов к базе данных
- При работе с текстами, где важны взаимосвязи между разными частями документа
- Для творческих задач, где не требуется сверка с внешними источниками

В чем сложности использования RAG?
Как и любая технология, RAG имеет свои нюансы:
- Качество зависит от поисковика: если система поиска находит не те документы, LLM выдаст красивую, но бесполезную информацию
- Задержка: поиск данных требует времени, что может замедлить ответ
- Конфликты в данных: если в разных документах информация противоречит друг другу, модель может запутаться

Где применяется RAG?
Чат-боты службы поддержки, поисковые системы по внутренним базам знаний, в Pearson мы экспериментировали еще с генерацией контента. Ну и далеко ходить не надо - мой бот Нейросова Нейджи. Она основана на RAG-подходе и при подборе ИИ-инструментов и ответе на вопросы сначала ищет их в моей базе данных, чтобы выдавать наиболее релевантные рекомендации, адаптированные под ваши запросы.

Итого, RAG соединяет силу генеративных моделей с точностью и актуальностью внешних источников данных.

А для тех, кто хочет сильнее разобраться в RAG - в рамках обоих тренингов я рассказываю, как это сделать без кода и где это может быть полезно.

#обучающиематериалы