🗂️ Без паники, расшифровка
RAG — Retrieval-Augmented Generation, в переводе: генерация с дополнением из поиска.
Это способ сделать большие языковые модели — такие как GPT — умнее. Они не просто отвечают по памяти, а сначала ищут информацию в базе, а уже потом формируют ответ. Как умный помощник с отличным поиском и вежливой речью.
📚 Почему без этого уже никуда
Обычные языковые модели обучены на огромных объёмах текста. Но они не знают всего. Например, не знают, что у тебя в компании отпуск оформляется через портал HR, а отчёты сдаются не по шаблону, а по внутренней инструкции.
Вот здесь и включается RAG: он ищет нужную информацию внутри твоих документов, знаний и баз, а потом выдает связный, понятный ответ. И не фантазирует, как это бывает у LLM "из коробки".
📌 Пример — на пальцах
Представим, что ты работаешь в компании, где есть внутренняя база знаний: инструкции, шаблоны, памятки. Сотрудник спрашивает: «Как оформить командировку?»
Обычный бот может начать путаться. А модель с RAG найдет нужный документ, вытащит оттуда нужный пункт и сформулирует ответ человеческим языком. Быстро, точно, без ошибок.
🧩 Где это уже работает
— В банках — для поддержки операторов и автоматизации справок.
— В ИТ-компаниях — для помощи разработчикам и техподдержке.
— В юридических и медицинских организациях — для поиска по внутренним базам документов.
— В инвестициях — чтобы давать точные ответы на вопросы о компании, не путая даты, цифры и названия.
⚙️ Почему все заговорили про RAG
Потому что это альтернатива огромным и дорогим системам поиска и классификации. Это «умная надстройка», которую можно обучить на твоих собственных данных: загружай внутреннюю базу — и получай интеллектуального ассистента.
RAG не просто ускоряет работу. Он снижает ошибки, экономит время, делает бизнес-процессы более прозрачными.
Идеальный союз ИИ и корпоративных знаний.
💡 А главное — он может работать даже в офлайне, без доступа к интернету.
Что критично для многих компаний. Особенно если внутри хранится то, что лучше не светить наружу.
Лайкай 👍 комментируй 💬 использовали ли вы RAG в работе? А может, после этого поста захотелось попробовать?
