ИИ для бизнеса
Что такое RAG простыми словами
Что такое RAG, как ИИ ищет данные в корпоративной базе знаний и почему этот подход помогает отвечать по документам компании.
RAG - это подход, при котором ИИ перед ответом ищет подходящую информацию в заданных источниках.
Расшифровка: Retrieval-Augmented Generation.
По-русски смысл можно передать так: "генерация ответа с предварительным поиском нужных данных".
Простой пример
Сотрудник спрашивает:
"Какая у нас скидочная политика?"
Без RAG модель может ответить общими словами.
С RAG система сначала находит соответствующий регламент компании и только затем формирует ответ.
Как это работает
Упрощенно:
- Пользователь задает вопрос.
- Система ищет релевантные фрагменты в базе.
- Эти фрагменты передаются LLM.
- Модель формирует ответ на их основе.
Зачем это бизнесу
RAG полезен там, где информация:
- внутренняя;
- регулярно меняется;
- отсутствует в общих знаниях модели;
- должна быть привязана к конкретным источникам.
Например:
- прайс;
- регламент;
- FAQ;
- инструкция;
- договорный шаблон;
- внутренний справочник.
RAG не исправляет плохую базу знаний
Если в базе лежат две противоречивые версии, поиск может найти обе.
Поэтому RAG не заменяет работу с актуальностью.
Нужно управлять:
- версиями;
- владельцами;
- датами;
- источниками истины;
- правами.
Что такое embeddings
Для смыслового поиска текст часто преобразуется в числовое представление, называемое embedding.
Похожие по смыслу фрагменты оказываются близкими друг к другу.
Это позволяет искать не только точное совпадение слов.
Например, запрос "как вернуть товар" может найти раздел "порядок возврата".
Chunking
Большой документ обычно разбивается на части.
Эти части часто называют chunks.
Если разбиение слишком мелкое, теряется контекст.
Если слишком крупное, поиск может возвращать лишнее.
Поэтому качество chunking влияет на RAG.
RAG и обычный поиск
Обычный поиск может вернуть список документов.
RAG использует найденные данные как контекст для ответа.
Но в важных сценариях полезно сохранять возможность посмотреть источник.
RAG и память
RAG не является памятью в человеческом смысле.
Он ищет информацию в доступной базе.
Память агента - отдельное понятие.
Где RAG полезен в Штатуме
Например:
Максимус -> прайс и правила продаж.
Адриан -> FAQ и сервисные регламенты.
Алиса -> внутренние документы.
Юриус -> юридические шаблоны и чек-листы.
Что читать дальше
Что такое база знаний компании