RAG
RAG (Retrieval-Augmented Generation) — подход, при котором система сначала находит подходящие сведения во внешних источниках, затем передаёт их языковой модели для формирования ответа. Поиск и генерация остаются отдельными этапами.
Также встречается: Retrieval-Augmented Generation, Поиск с генерацией, Ретривал.
Для чего используется
Подход полезен, когда сведения меняются и для ответа важен проверяемый документ. Например, сотруднику требуется правило из актуального регламента, а не общая рекомендация. Задача внедрения — находить правильный источник с учётом роли пользователя и сохранять возможность открыть его после ответа.
Как SEO-специалист использует это в проекте
В проектах RAG используют для помощников по базе знаний, работы с инструкциями и поиска по документации. SEO-команда может участвовать в подготовке структуры и ясных ответов, а разработчики — в загрузке, поиске, доступах и интеграции.
- Выберите область знаний, назначьте владельцев документов и отделите действующие версии от архивных.
- Настройте извлечение текста, разделение на осмысленные фрагменты и поиск только по разрешённым источникам.
- Проверьте обычные вопросы, неоднозначность, отсутствие ответа, смену версии и попытки получить закрытые сведения.
Практический пример
Менеджер спрашивает о подготовке оборудования к запуску. Система уточняет модель, находит соответствующую инструкцию и даёт ответ со ссылкой на раздел. Если инструкция для этой модели отсутствует, запрос передаётся специалисту, а не дополняется похожими шагами из другого документа.
Иллюстрация подхода, не данные конкретного проекта.Ошибки и риски
RAG уменьшает зависимость от памяти модели, но не исключает ошибки. Если найден устаревший или неподходящий фрагмент, связный ответ всё равно может оказаться неверным.
Частые ошибки: загрузить все файлы без ревизии, потерять заголовки таблиц при разбиении, проверять только красивый текст ответа. Отдельно опасно передать модели закрытый документ и попытаться ограничить разглашение одной инструкцией в промпте.
Как проверить результат
Измеряйте качество поиска и ответа раздельно. В контрольном наборе фиксируйте ожидаемый документ, обязательные сведения, запреты и время проверки сотрудником. После обновления базы повторяйте те же вопросы и проверяйте удаление старых фрагментов.
Связанные термины
Продолжить по теме
- Разобраться подробнее: Как подготовить корпоративную базу знаний
- Решить задачу: База знаний с ИИ