RAG в AI-поддержке простыми словами

RAG расшифровывается как Retrieval-Augmented Generation. Длинное название скрывает простую идею.

Когда пользователь пишет в чат, мы НЕ отдаём вопрос напрямую LLM. Сначала ищем в вашей базе знаний релевантные куски (векторный поиск). Потом передаём в LLM эти куски ВМЕСТЕ с вопросом — модель отвечает на основе ваших данных.

Зачем это нужно:

• LLM ничего не знает про ваши процессы и продукты — без RAG она будет гадать.
• RAG позволяет давать ссылки на источники в ответе — пользователь может проверить.
• Обновлять знания — просто добавить документы, не нужно дообучать модель.

На практике: мы делаем RAG-чат на сайте за 2-3 недели. База знаний — ваши FAQ, инструкции, документация продукта.