Что такое RAG и зачем он нужен: объясняем простыми словами
Нейросети умеют генерировать тексты, писать код и отвечать на вопросы. Но когда дело доходит до конкретики, они могут выдумывать. Спросите ChatGPT про актуальные цены на ваш продукт или про внутренний регламент компании, и он уверенно выдаст правдоподобную, но ложную информацию.
Технология RAG решает эту проблему: она подключает нейросеть к базе документов, чтобы та отвечала на основе реальных данных. Разбираемся, как это работает, где уже применяется и зачем об этом знать маркетологам и предпринимателям.
Что такое RAG и какие проблемы нейросетей он решает
Любая языковая модель, будь то ChatGPT, Claude или GigaChat, обучена на огромном массиве текстов из интернета. Она запоминает закономерности языка, факты, стиль изложения. Но у этого подхода есть несколько ограничений.
Гайды, курсы, вебинары — и еще куча всего, чтобы нейросети работали на вас
Галлюцинации. Модель не всегда знает ответ и не не всегда может честно сказать «я не знаю». Вместо этого она может сгенерировать правдоподобный, но ложный текст.
Устаревшие данные. Знания модели заморожены на момент обучения. Если модель обучили на данных до 2024 года, она ничего не знает о событиях 2025-го. Спрашивать ее про свежие новости, актуальные цены или последние исследования бесполезно. (если к модели не подключен поиск по интернету).
Закрытость от приватных данных. Модель не знает ваших внутренних документов, регламентов, договоров и инструкций. Она обучалась на открытых данных из интернета и понятия не имеет, как устроены процессы в вашей компании.
Отсутствие источников. Обычная нейросеть не может сослаться на конкретный документ или страницу, откуда она взяла информацию.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) решает все четыре проблемы. В переводе с английского это «генерация, дополненная поиском». Суть подхода в том, что перед генерацией ответа нейросеть сначала ищет нужную информацию в подключенных документах, а уже потом формулирует ответ на ее основе.
Проще всего представить RAG на аналогии с экзаменом. Обычная нейросеть отвечает как студент, который сдает экзамен по памяти. Он выучил учебники, но может перепутать детали или забыть что-то важное. RAG дает студенту книгу прямо во время ответа: он по-прежнему сам отвечает на вопросы, но при этом может заглянуть в учебник и дать точный ответ с конкретной ссылкой на страницу.
Как работает RAG
RAG работает в два этапа. Сначала система готовит базу знаний, а потом использует ее для ответов на вопросы.
Этап первый: подготовка базы. К примеру, у юридической компании есть сотни документов, в которых она хочет разобраться. Все эти документы огромные и загрузить их разом в нейросеть нельзя: контекстно окно переполнится и нейронка не сможет ответить ни на один вопрос.
Поэтому все документы предварительно разбиваются отдельными моделями нейросетей на небольшие фрагменты по 100–1000 слов. Этот процесс называется чанкование (от английского chunking, «нарезка на куски»).
Дальше каждый фрагмент превращается в набор чисел, который понимают компьютеры. Такой числовой слепок текста называется эмбеддинг (embedding, «вложение»). Суть эмбеддингов проще понять на примере.
Представьте карту, где каждое слово или текст представлены точкой. Слова «кошка» и «котенок» стоят рядом, «собака» чуть дальше, но все еще в зоне домашних животных. А слов «ракета» оказывается на другом конце карты. На такой плоской карте у каждой точки два параметра: положение по горизонтали и по вертикали. Но двух параметров недостаточно, чтобы передать все оттенки смысла: слово «котенок» связано и с возрастом, и с размером, и с домашними животными одновременно.
Поэтому эмбеддинги используют сотни и тысячи параметров — и карта из плоской превращается в многомерное пространство. Человек не может такое пространство представить визуально, но для компьютера оно работает по тому же принципу: чем ближе точки, тем больше слова связаны по смыслу.
Все эти числовые слепки сохраняются в векторную базу данных, где в будущем нейросеть будет искать информацию.
Этап второй: ответ на вопрос. Когда пользователь задает вопрос, система превращает его в такой же эмбеддинг и ищет в базе фрагменты с самыми близкими значениями. По сути она находит куски документов, которые ближе всего по смыслу к заданному вопросу.
Найденные фрагменты подставляются в промпт вместе с вопросом пользователя. Нейросеть получает и вопрос, и релевантные данные из документов. На основе этого она генерирует ответ, который опирается на конкретные источники.
Если упростить всю механику до одной аналогии, RAG работает как связка библиотекаря и аналитика. Библиотекарь мгновенно находит нужные документы (retrieval), а аналитик читает их и формулирует понятный ответ (generation). Ни один из них не справился бы в одиночку: библиотекарь не умеет анализировать, а аналитик не знает, где искать.
Какие виды RAG бывают
Agentic RAG. Вместо фиксированного цикла «запрос, поиск, ответ» появляются агенты, которые сами решают, что искать, в каких источниках и когда перепроверить результат.
Graph RAG строит граф знаний из документов. Обычный RAG ищет отдельные фрагменты, а Graph RAG строит сеть связей между людьми, компаниями, событиями и понятиями. Это помогает отвечать на сложные вопросы, которые требуют сопоставления фактов из разных документов. Правда, обходится в 3–5 раз дороже по количеству обращений к языковой модели.
Мультимодальный RAG выходит за пределы текста. Системы начинают работать с изображениями, аудио и видео, кодируя все типы данных в единое пространство эмбеддингов. Можно задать вопрос и получить ответ, основанный не только на документах, но и на фотографиях, графиках и видеозаписях.
Self-RAG добавляет системе что-то вроде самосознания. Прежде чем искать по базе, система оценивает, нужен ли вообще поиск для конкретного запроса. На простые вопросы она отвечает сразу, а на сложные запускает полный цикл поиска.
Как RAG используется в нейросетях
Многие популярные сервисы уже работают по принципу RAG. Разница только в том, откуда берутся документы: у одних это весь интернет, у других — ваши собственные файлы.
Perplexity — ИИ-поисковик, который работает именно по принципу RAG. Когда вы задаете вопрос, сервис сначала ищет информацию в интернете, собирает релевантные источники и на их основе генерирует развернутый ответ со ссылками. В отличие от обычного поисковика, Perplexity не выдает список ссылок, а сразу формулирует ответ и показывает, откуда взята каждая часть информации.
ChatGPT Search работает по тому же принципу. Когда ChatGPT перед ответом обращается к интернету, он фактически выполняет RAG-цикл: подтягивает свежие данные и формулирует ответ на их основе.
Google AI Overview встраивает RAG прямо в поисковую выдачу. Сгенерированный ответ Google с пометкой AI, который иногда появляется вместо привычного списка ссылок — результат той же механики: поиск релевантных страниц, а затем синтез ответа из них.
Google NotebookLM — бесплатный сервис, в котором можно загрузить свои документы и задавать по ним вопросы на естественном языке. Принимает до 50 источников, каждый объемом до 500 000 слов. Это могут быть PDF-файлы, Google Docs, веб-страницы, видео с YouTube. Сервис анализирует загруженные материалы и отвечает строго на их основе, с указанием конкретного источника.
Как использовать RAG на реальных задачах
Работать с внутренней базой знаний. В любой организации накапливаются регламенты, инструкции, протоколы, записи совещаний. Найти нужный ответ в сотнях файлов вручную бывает сложно. RAG-система помогает проиндексировать все внутренние документы и позволяет быстро находить нужную информацию. При этом со ссылками на конкретные документы.
Упрощать техническую поддержку клиентов. У большинства компаний есть база типовых обращений, FAQ и документация по продукту. Можно подключить RAG к чат-боту на сайте или в мессенджере, чтобы тот отвечал клиентам на основе этой базы. На каждый вопрос клиента бот будет находить нужный пункт в документации и давать ответ с точной формулировкой. Если подходящего фрагмента в базе не окажется, система сообщит об этом и передаст запрос оператору.
Проверять отчеты и работать с документами. RAG можно применять для анализа длинных отчетов, договоров и финансовой документации. Вместо того чтобы перечитывать стостраничный документ целиком, можно задавать вопросы и получать ответы с цитатой из нужного фрагмента.
Анализировать исследования и публикации. Можно загрузить подборку статей, обзоров рынка или научных работ и задать вопросы по всему массиву сразу. Система соберет релевантные фрагменты из разных источников и сформирует сводку.
В чем разница RAG и файнтюнинга
RAG не единственный способ сделать нейросеть умнее в конкретной области. Есть и другой подход — файнтюнинг (fine-tuning, «тонкая настройка»). Это дообучение модели на специализированных данных.
Если вернуться к аналогии с экзаменом из начала статьи, то студент со знаниями — и есть модель с файнтюнингом. Все потому, что студент заранее выучил материал и отвечает по памяти. RAG, как мы уже разобрали, работает как экзамен с открытой книгой.
У каждого подхода есть сильные стороны.
| Критерий | RAG | Файнтюнинг |
|---|---|---|
| Суть | Подключает модель к внешним данным «на лету» | Дообучает модель на специализированных данных |
| Обновление данных | Обновляется база, модель не трогают | Нужно переобучать модель заново |
| Стоимость | Ниже, не нужна переподготовка модели | Выше, нужны GPU, данные, время |
| Скорость ответа | Чуть медленнее из-за этапа поиска | Быстрее, нет этапа поиска |
| Ссылки на источники | Может указать, откуда взята информация | Не может сослаться на конкретный документ |
| Глубокая специализация | Средняя | Высокая, модель впитывает специфику |
RAG лучше подходит, когда данные часто обновляются, когда нужны ссылки на источники и когда важно работать с приватными документами компании. Файнтюнинг пригодится, когда нужна глубокая специализация в узкой области и когда модель должна говорить на языке конкретной предметной области.
Эти подходы можно совмещать. Некоторые компании сначала дообучают модель, чтобы она лучше понимала терминологию и стиль общения в их сфере, а поверх добавляют RAG для фактической точности. Файнтюнинг отвечает за «как говорить», RAG отвечает за «что говорить».
Ограничения RAG
RAG значительно снижает количество галлюцинаций, но не устраняет их полностью. Если найденная информация неполна или неоднозначна, модель может додумать недостающее.
Само качество ответов RAG напрямую зависит от качества подготовки данных. Слишком большие фрагменты запутывают модель, слишком маленькие теряют контекст.
RAG-система работает медленнее обычной нейросети. Каждый запрос проходит через несколько этапов: перевод в эмбеддинг, поиск по базе, ранжирование результатов, подстановка в промпт. Все это замедляет ответ нейросети и при работе с большими базами задержка может быть ощутимая.
Сложные вопросы часто оказываются за пределами возможностей обычных RAG-систем. Например, вопросы, которые требуют многошагового рассуждения и сопоставления данных из разных документов. Система хорошо находит прямой ответ в документе, но плохо справляется с задачами вроде «сравни условия договора A с условиями договора B и найди противоречия».
Гайды, курсы, вебинары — и еще куча всего, чтобы нейросети работали на вас
Как попробовать RAG без программирования
Чтобы попробовать RAG в деле, не нужно писать код. Есть несколько готовых сервисов, которые позволяют загрузить свои документы и задавать по ним вопросы.
Самый простой и удобный вариант — Google NotebookLM. Подходит для работы с учебными материалами, исследованиями, внутренней документацией.
Еще 2 неплохих варианта, но с меньшими возможностями — проекты в ChatGPT и Claude. Внутрь проектов можно загрузить файлы в проект и задавать по ним вопросы. Но качество ответов будет хуже, чем у NotebookLM.
Также можно создать свою RAG-систему с нуля. Для этого есть куча инструментов, одни из самых популярных это:
- Dify — визуальный конструктор RAG-приложений с открытым исходным кодом. С его помощью можно подключить свою базу документов, выбрать языковую модель и настроить поиск через drag-and-drop интерфейс. Подходит для создания чат-ботов, внутренних помощников и автоматизации работы с документами.
- Flowise — тоже проект с открытым кодом, который позволяет собирать RAG-системы визуально. Интерфейс похож на конструктор: нужно перетаскивать блоки, соединяеть их между собой и собирать рабочую систему.
- AnythingLLM — локальное приложение для ПК. Подходит. Для компаний, которые работают с конфиденциальной информацией и не могут загружать документы в облачные сервисы.