ИИ-агент с базой знаний: что такое RAG
RAG помогает агенту отвечать на основе ваших документов. Перед ответом система находит подходящие фрагменты и добавляет их в контекст модели.
- Источник
- ваши документы
- Поиск
- по смыслу запроса
- Результат
- ответ на найденном контексте
RAG добавляет поиск перед ответом
Модель не обязана помнить внутренние данные компании. Она получает только те фрагменты, которые система нашла для текущего вопроса.
- 01
Подготовить документы
Удалить дубли, устаревшие версии и лишние данные.
- 02
Разбить на фрагменты
Сохранить смысловые части с полезными метаданными.
- 03
Создать индекс
Преобразовать фрагменты для семантического поиска.
- 04
Найти контекст
Выбрать релевантные части по запросу пользователя.
- 05
Сформировать ответ
Передать найденное модели и показать источники.
Проверяйте поиск отдельно от ответа
Если система нашла неверный документ, модель не сможет надёжно исправить этот этап.
- Есть ли правильный фрагмент среди найденных?
- Не попала ли устаревшая версия документа?
- Хватает ли контекста для однозначного ответа?
- Показывает ли агент источник и признаёт ли отсутствие данных?
Сохраняйте права доступа к исходным данным
Поисковый индекс не должен открывать сотруднику документ, к которому у него нет доступа.
Фильтры
Учитывайте подразделение, роль, тип документа и срок действия.
Версии
Обновляйте индекс при изменении или удалении исходного файла.
Цитирование
Возвращайте ссылку на источник, чтобы человек мог проверить ответ.
Что важно знать
RAG обучает модель на документах?
Нет. В обычной схеме документы индексируются для поиска, а найденные фрагменты передаются модели во время запроса.
Заменяет ли RAG инструкцию?
Нет. Инструкция задаёт поведение, а RAG предоставляет фактический контекст из документов.
Почему агент отвечает неверно при хорошей базе?
Причина может быть в разбиении документов, поисковом запросе, фильтрах, устаревших версиях или в формировании финального ответа.
Официальные материалы
Перейдите от инструкции к практике
Зарегистрируйтесь бесплатно — после входа мы сразу откроем первый практический урок. Оплата для старта не нужна.