Архитектура RAG — что это простыми словами
RAG (Retrieval-Augmented Generation) — архитектурный подход в системах искусственного интеллекта, при котором модель ИИ перед формированием ответа получает релевантную информацию из внешнего источника данных. Это позволяет использовать актуальные документы, базы знаний, каталоги и другие данные, которых может не быть в обучающей выборке модели.
Название RAG расшифровывается как Retrieval-Augmented Generation, то есть генерация ответа с дополнением найденной информацией. Важный момент — RAG не является отдельной моделью ИИ. Это архитектура, которая связывает поиск нужных данных с генеративной моделью.
Как работает архитектура RAG
Типичная RAG-система состоит из нескольких этапов. Пользователь задаёт вопрос, система ищет связанные с ним данные во внешнем источнике, передаёт найденную информацию модели ИИ, после чего модель формирует ответ с учётом этого контекста.
- Запрос пользователя — система получает вопрос или задачу, которую нужно обработать.
- Поиск данных — RAG находит релевантные фрагменты информации во внешней базе, документах или другом источнике.
- Формирование контекста — найденные данные передаются модели ИИ вместе с исходным запросом.
- Генерация ответа — языковая модель анализирует запрос и полученный контекст и формирует итоговый ответ.
Поэтому RAG можно представить как связку поиск → контекст → генерация. Модель не обязана хранить всю необходимую информацию внутри своих параметров, поскольку часть данных она получает непосредственно во время обработки запроса.
RAG и модель ИИ — в чём разница
RAG часто называют моделью, но технически это не совсем правильно. RAG — архитектура или паттерн построения AI-системы, а генерацию текста выполняет языковая модель.
| Понятие | Что означает |
|---|---|
| Модель ИИ | Система, которая обрабатывает входные данные и выполняет определённую задачу, например генерирует текст. |
| LLM | Большая языковая модель, способная понимать и генерировать текст. |
| RAG | Архитектурный подход, который добавляет к генерации поиск и использование внешних данных. |
Таким образом, RAG может использовать разные языковые модели. Архитектура определяет, откуда система получает дополнительную информацию и как передаёт её модели перед генерацией ответа.
Зачем нужен RAG
Обычная языковая модель работает преимущественно с информацией, полученной во время обучения. Для конкретного бизнеса этого часто недостаточно: нужные сведения могут находиться во внутренних документах, базе знаний, CRM, каталоге товаров или постоянно обновляться.
RAG позволяет подключать такие источники непосредственно к AI-системе. Это особенно полезно, когда важны:
- актуальность данных — информация может обновляться без полного переобучения модели;
- работа с внутренними знаниями — модель получает доступ к корпоративным документам и базам знаний;
- ответы по конкретным материалам — система может искать информацию в заданном наборе документов;
- снижение количества неподтверждённых ответов — модель получает дополнительный контекст перед генерацией;
- контроль источников — архитектура может быть настроена так, чтобы найденные данные можно было показать пользователю.
Где используется RAG
RAG применяется там, где AI-система должна отвечать не только на общие вопросы, но и работать с конкретным массивом данных.
- Корпоративные базы знаний — поиск информации по внутренним документам, инструкциям и регламентам.
- AI-консультанты — ответы на вопросы клиентов по товарам, услугам и документации.
- Интернет-магазины — поиск характеристик и информации о товарах перед формированием ответа.
- Техническая поддержка — обработка документации, инструкций и базы типовых решений.
- Аналитические системы — работа с большими массивами документов и специализированной информацией.
- AI-поиск по сайту — получение ответа на основе содержимого конкретного сайта или базы материалов.
Как данные попадают в RAG
Для работы RAG внешние данные обычно разбиваются на небольшие фрагменты, после чего преобразуются в представление, удобное для поиска. В современных системах для этого часто используются векторные представления и векторные базы данных.
Когда пользователь задаёт вопрос, система сравнивает его с сохранёнными представлениями документов и выбирает наиболее релевантные фрагменты. Затем эти данные передаются языковой модели как дополнительный контекст.
Поэтому в архитектуре RAG обычно присутствуют несколько компонентов:
- источник данных — документы, сайт, база знаний, каталог или другой массив информации;
- индексация — подготовка данных для последующего поиска;
- retriever — компонент, который находит релевантные фрагменты;
- хранилище или индекс — место, где подготовленные данные доступны для поиска;
- LLM — языковая модель, которая использует найденный контекст для генерации ответа.
RAG и обучение модели — это не одно и то же
RAG не требует изменения самой языковой модели при каждом обновлении базы знаний. Если в подключённом источнике появилась новая информация, достаточно обновить данные, индекс или поисковый слой системы.
Это одно из главных отличий RAG от дообучения модели. При fine-tuning изменяются параметры модели на основе дополнительного набора данных. При RAG модель остаётся той же, но во время запроса получает дополнительную информацию из внешнего источника.
| Подход | Как работает |
|---|---|
| RAG | Ищет актуальные данные во внешнем источнике и передаёт их модели как контекст. |
| Fine-tuning | Дополнительно обучает модель на специальном наборе данных. |
RAG в системах AI-поиска
RAG имеет прямое отношение к современным системам AI-поиска, поскольку позволяет сочетать поиск информации с генерацией естественного ответа. Вместо того чтобы просто показать пользователю список найденных страниц, система может извлечь релевантные фрагменты и использовать их для формирования ответа.
При этом наличие RAG само по себе не означает, что конкретный сайт или документ обязательно попадёт в ответ AI-системы. Для этого важны качество и доступность источника, релевантность контента, структура информации и другие факторы.
RAG и SEO
Для сайта RAG особенно интересен в контексте AI-поиска и систем, которые используют внешние источники для формирования ответов. Хорошо структурированный и понятный контент проще анализировать как человеку, так и автоматизированным системам.
Полезными становятся:
- чёткая структура страниц и логичная иерархия информации;
- понятные определения терминов и сущностей;
- актуальные и проверяемые сведения;
- структурированные данные Schema.org там, где они действительно соответствуют содержимому;
- связи между тематически связанными страницами;
- полноценные ответы на конкретные вопросы пользователей.
RAG при этом не заменяет SEO и не является отдельным способом продвижения сайта. Это технология построения AI-систем, которые могут использовать найденные данные при формировании ответа.
Связанные термины
RAG связан с несколькими технологиями и понятиями из современной экосистемы искусственного интеллекта:
- LLM — языковая модель, которая может использоваться как генеративная часть RAG-системы.
- LLMO — подход к оптимизации контента и представлению информации для систем на базе больших языковых моделей.
- AI Visibility — видимость бренда или сайта в ответах AI-систем.
- GEO — подход к оптимизации присутствия сайта в AI-поиске и генеративных системах.
- AEO — оптимизация контента под получение прямых ответов в поисковых и AI-системах.
- Schema.org — стандарт структурированных данных, который помогает описывать сущности и связи в машиночитаемом виде.
Полезные материалы и услуги
RAG связан не только с разработкой AI-систем, но и с подготовкой данных, которые такие системы могут использовать:
- Разработка сайтов — структура и техническая реализация сайта.
- SEO-продвижение — работа с поисковой видимостью и качеством контента.
- Аудит сайта — проверка технических и контентных факторов.
- GEO вместо SEO — как продвигать сайт в ChatGPT и AI-поиске.
- Микроразметка страниц сайта Schema.org — зачем нужна, как настроить и проверить.
RAG — это архитектура, которая объединяет поиск внешней информации с генерацией ответа моделью ИИ. Такой подход позволяет AI-системам работать с актуальными и специализированными данными без необходимости постоянно переобучать саму языковую модель.