RAG (Retrieval-Augmented Generation, генерация с поиском по базе) – это подход, при котором агент перед ответом находит нужные документы в вашей базе знаний и отвечает, опираясь на них, а не только на то, что «зашито» в модель.
Проблема, которую он решает, простая. Языковая модель знает много общего, но не знает ваш прайс, ваши регламенты и историю ваших сделок. А ещё она может уверенно выдумывать, если чего-то не знает.
RAG работает так:
- приходит вопрос;
- система ищет в вашей базе релевантные фрагменты (документы, записи, инструкции);
- эти фрагменты добавляются в контекст;
- модель формирует ответ уже с опорой на них.
Что это даёт бизнесу:
- агент отвечает по вашим актуальным данным, а не по «средним знаниям из интернета»;
- меньше выдумок (галлюцинаций), потому что ответ опирается на конкретные источники;
- обновить знания = обновить базу, а не переобучать модель. Поменялся прайс – положили новый документ, и агент уже отвечает правильно.
Важная оговорка. RAG не делает агента непогрешимым: если в базе бардак или нужный документ туда не попал, ответ будет соответствующим. Качество ответов напрямую зависит от качества базы знаний.
Поэтому RAG – это не про «более умную нейросеть», а про то, чтобы агент говорил на языке вашего бизнеса и по вашим фактам. Для рабочих задач – ответы клиентам, работа с регламентами, разбор сделок – это и есть разница между «звучит правдоподобно» и «отвечает по делу».