Что такое RAG и почему вокруг него такой хайп
RAG (Retrieval-Augmented Generation) — это архитектура, которая заставляет большие языковые модели работать умнее, точнее и предсказуемее.
По сути — это способ “дать модели память”, которую она не выдумывает, а подтягивает из проверенных источников.
Грубо упрощая, RAG = LLM (которая красиво формулирует мысли) + Поисковик по вашей внутренней базе знаний.
Эта схема решает главный минус LLM — галлюцинации. Когда модель “ответила уверенно, но неправильно”.
RAG не дает ей этого сделать — сначала он ищет факты, и только потом формирует ответ.
Почему классические чат-боты устарели
Раньше чат-боты были:
– глупыми,
– шаблонными,
– ограниченными заранее прописанными сценариями.
RAG превращает корпоративного бота в инструмент уровня:
– «дай краткую сводку по документации»
– «опиши баг, основываясь на логах»
– «подготовь ТЗ из этих 20 страниц текста»
– «собери ответы сотрудников в один отчет»
И он действительно это делает. Не понимает заранее, как, но делает — потому что архитектура даёт ему доступ к контексту, которого раньше не было.
Где RAG особенно силён
1. Поддержка и helpdesk
Бот перестаёт быть формальностью.
Он начинает разбираться в инфраструктуре компании лучше новичка из отдела.
2. Внутренние порталы и вики
Документацию больше не нужно искать вручную — боту можно задать вопрос человеческим языком.
3. Обучение персонала
RAG идеально обучает сотрудников по внутренним материалам, а не по учебникам “в вакууме”.
4. Автоматизация офисной рутины
Отчёты, сводки, протоколы, анализ обсуждений — всё это RAG делает быстрее человека.
Почему именно сейчас — момент RAG
Потому что впервые сошлись три вещи:
1. Модели стали достаточно мощными.
Можно строить RAG поверх локальных моделей (Qwen, Llama), не отдавая данные в облако.
2. Эмбеддинги наконец-то стали качественными.
Поиск по смыслу стал работать почти как человеческая логика.
3. Появились сервисы, которые снимают боль разработки.
RAG перестал быть “для исследователей”, его можно внедрять в реальную компанию без PhD в команде.