Читайте нас в Тг Нейросети помогают бизнесу автоматизировать рутину: отвечать клиентам в чате, составлять отчеты по шаблонам, готовить рекламные материалы. Но чтобы справляться с задачами хорошо, модели должны разбираться в специфике компании: знать ее продукты, актуальные цены, регламенты.
Проблема в том, что языковые модели обучают на общедоступной информации из интернета, поэтому они могут выдавать устаревшие или неточные ответы. Переобучать их дорого и сложно, к тому же данные всё равно придется регулярно обновлять. Чтобы обойти эти ограничения и сделать ответы нейросетей более точными, используют технологию RAG. Разбираемся в статье, как она работает и чем полезна бизнесу.
Что такое RAG в ИИ
RAG (Retrieval-Augmented Generation) — это технология, которая связывает языковую модель с внешними источниками: базой знаний, документами, регламентами. Когда пользователь задает вопрос, система подбирает релевантные документы или фрагменты текста из подключенных ресурсов. Языковая модель получает дополнительный контекст и уже на его основе формирует результат. Благодаря этому ответы получаются более точными.
Например, если сотрудник спросит у нейросети «Как оформить отпуск?», то обычная модель даст обобщенный ответ из интернета: написать заявление, согласовать даты в отделе кадров. А система с RAG найдет актуальную инструкцию в корпоративной базе, предоставит точный алгоритм с учетом внутренних правил.
Кажется, что с таким же успехом можно просто прикрепить к запросу нужные регламенты компании. Но в таком случае языковые модели продолжают часто «галлюцинировать» — выдумывать факты и давать ссылки на несуществующие источники. Если использовать технологию RAG, то таких ошибок становится в разы меньше. При этом модель не нужно переобучать, достаточно обновлять внешние источники данных.
Близкий к RAG подход используют поисковые сервисы: Perplexity, Яндекс Нейро, Google AI Mode. Они находят информацию в интернете в реальном режиме и формируют структурированный ответ с указанием источников.
RAG позволяет работать с большими объемами данных: сотнями страниц документов и баз знаний. Благодаря этому компания может создать собственную поисковую систему, которая собирает самую релевантную информацию из внутренних источников.
Как работает RAG
Индексация базы знаний. Документы разбивают на небольшие фрагменты — чанки. Каждый содержит законченную мысль: описание продукта, пункт регламента или ответ на типовой вопрос. Система превращает фрагменты в набор чисел — эмбеддинги. Все закодированные фрагменты сохраняются в специальную базу данных. Система группирует их по смыслу, чтобы быстро находить релевантные куски при поиске.
Обработка запроса и поиск релевантной информации. Когда пользователь задает вопрос, система преобразует его в числовой формат. Затем ищет в базе наиболее подходящие по смыслу фрагменты, добавляет их к исходному запросу и передает языковой модели. Так нейросеть учитывает не только запрос от пользователя, но и дополнительный контекст.
Генерация и проверка ответа. Языковая модель формирует результат, используя полученные данные. При необходимости система может проверить точность ответа и добавить ссылки на источники, из которых была взята информация. Результат в зависимости от запроса может быть в виде краткого ответа, пошаговой инструкции, списка рекомендаций или документа по шаблону.
Для каких задач используется RAG
Автоматизация поддержки клиентов. Чат-боты с RAG отвечают на вопросы пользователей на основе источников компании. Они самостоятельно находят нужную информацию в базе и готовят сообщение.
Например, клиент спрашивает: «Можно ли вернуть товар, если он не использовался, но упаковка вскрыта?». Обычный чат-бот выдаст общий ответ или предложит связаться с оператором. А система с RAG найдет несколько пунктов в правилах, сопоставит их и ответит точно: «Да, можно в течение 7 дней, если сохранен товарный вид. Упаковка может быть вскрыта — это указано в пункте 2.4 правил возврата».
Создание базы знаний для сотрудников. У каждого отдела компании есть свои регламенты, инструкции, шаблоны документов. Иногда приходится тратить много времени на поиск нужного материала. ИИ-помощник с RAG решает эту проблему: система получает запрос сотрудника, находит документ или предлагает структурированный ответ с ссылками на источники.
Например, бухгалтеру нужно узнать, как оформить возврат аванса поставщику. Вместо того чтобы искать инструкцию вручную, он задает вопрос ИИ-ассистенту. Тот находит соответствующие разделы внутренних регламентов и формирует ответ: какие документы и в каком порядке оформить, какие подписи нужны для согласования.
Подготовка коммерческих предложений. Чтобы собрать предложение для клиента, менеджеры ищут информацию об актуальных ценах, условиях доставки и характеристиках товаров. ИИ-помощник с RAG ускоряет процесс: система находит данные из прайс-листов, договоров с поставщиками, внутренних регламентов и формирует ответ.
К примеру, менеджеру нужно подготовить предложение на услугу с разными тарифами и сроками в зависимости от региона. Система с RAG подтягивает актуальные цены, учитывает условия договора и формирует готовый документ.
Составление отчетов с проверкой фактов. Система помогает подготовить аналитические материалы на основе внутренних документов. При необходимости можно настроить, чтобы каждый факт и числовой показатель дополнялся ссылкой на источник данных. Например, если аналитику нужно подготовить обзор по внутренним показателям за квартал, то ИИ-помощник с RAG поможет собрать данные из отчетов, регламентов, презентаций и сформировать текст с привязкой к конкретным документам.
Где создают RAG-системы
Бизнесу не обязательно разрабатывать RAG-систему с нуля. Есть готовые платформы и сервисы, которые упрощают внедрение этой технологии.
Крупные облачные провайдеры предлагают готовые инструменты для создания RAG-систем. Например, в Yandex Cloud AI Studio есть AI Assistant API с поддержкой RAG и возможностью цитирования источников. В систему загружают внутренние документы (базу знаний, отчеты, регламенты), затем пользователь задает вопрос, а платформа формирует ответ с ссылками на конкретные фрагменты документов.
В Yandex Cloud есть разные модели для работы с RAG-сценариями, например, YandexGPT Pro. Ее можно использовать для поиска по базам знаний, анализа документов, извлечения данных и автозаполнения форм.
На платформе ValueAI есть готовый инструмент для RAG-поиска. База знаний загружается через интерфейс или интегрируется по API, затем данные преобразуются в нужный формат. Система ищет релевантную информацию, обрабатывает ее с помощью ИИ-модели и генерирует ответ. Платформа работает с моделями YandexGPT, ChatGPT, LLaMA. Для компаний с высокими требованиями к безопасности данных можно установить модели на свои серверы (on-premise).
Еще один сервис — BSS Dialog Composer. Это инструмент для проектирования и управлениями диалоговыми сценариями в чат-ботах и голосовых ассистентах. Сервис поддерживает RAG-технологию, помогает формировать более точные ответы для пользователей и интеллектуальных помощников. В системе есть собственные LLM-модели, интеграция с облачными GPT или с LLM заказчика.
Когда RAG может не подойти
Сложные и большие наборы данных. Если документы трудно разделить на логические части, то нейросеть теряет контекст и дает неточные ответы. Например, если данные разбросаны по разным разделам, то RAG может выбрать только отдельный релевантный фрагмент, без учета остальной информации.
Недостаток качественных источников. RAG работает только с тем, что есть в базе. Если информации мало или она неполная, ответы будут неточными. В таких случаях может потребоваться дообучение модели на имеющихся данных.
Креативные задачи. Базы знаний могут сильно ограничивать возможности RAG-системы в создании творческого контента. Генеративные модели без жесткой привязки к источникам лучше справляются с креативными задачами.
Очень динамичные данные. Если информация часто меняется в течение дня, например, биржевые котировки — RAG может не успевать обновлять базу. Для таких случаев можно дополнить RAG ИИ‑агентами, способными запрашивать свежие данные через API.
Коротко о главном
RAG — технология, которая подключает языковые модели к внутренним базам знаний компании. Она помогает решить проблему галлюцинаций и устаревших данных языковых моделей без сложного и дорогого переобучения.
Система находит в документах информацию, релевантную запросу, добавляет ее в качестве контекста. На выходе генерируется точный, актуальный ответ, при этом он основывается на фактах из конкретных документов, а не на общей информации из интернета.
В бизнесе эту технологию используют для создания умных чат-ботов поддержки клиентов и ИИ-ассистентов для сотрудников.