За кулисами ИИ: что такое RAG и как большие языковые модели учатся на ваших данных без постоянного переобучения

22/10/2025

Представьте, что вы наняли гениального сотрудника, который прочел всю библиотеку человеческих знаний… но только до начала 2022 года. Он блестяще рассуждает о теории относительности, цитирует Шекспира и знает все столицы мира. Но спросите его о последних событиях, курсе биткоина на вчера или внутренних документах вашей компании — и он беспомощно разведет руками. Именно так работают большие языковые модели (LLM), такие как GPT-4, LLaMA и им подобные. Они — «замороженные всезнайки», чьи знания ограничены датой их последнего обучения.

Эта фундаментальная проблема породила несколько решений: можно постоянно дообучать модель на новых данных (дорого, долго, энергозатратно), а можно пойти более элегантным путем. Одно из таких решений, ставшее настоящим прорывом в корпоративных приложениях ИИ, называется RAG — Retrieval-Augmented Generation, или извлечение- дополненная генерация. Давайте разберемся, как эта технология позволяет ИИ-помощникам быть в курсе последних событий и работать с вашими приватными данными, не «забывая» при этом основы.

Часть 1: Корни проблемы: Почему И И «галлюцинирует» и устаревает?

Чтобы понять, зачем нужен RAG, нужно разобраться в двух ключевых ограничениях классических LLM:

Статичность знаний. Модель обучается на огромном, но фиксированном наборе данных. Весь мир, который она «знает», — это снимок информации на момент окончания обучения. Она не имеет доступа к интернету в реальном времени (если это не предусмотрено отдельно) и не знает ничего о событиях, произошедших после этой даты.
Отсутствие доступа к приватным и контекстуальным данным. Модель не знает содержимого ваших корпоративных документов, писем, баз данных, чатов и прочей внутренней кухни. Спросите у обычного ChatGPT о «квартальном отчете Q3 отде продаж за 2024 год», и он, в лучшем случае, придумает правдоподобную, но вымышленную структуру такого отхода. В худшем — начнет «галлюцинировать», то есть уверенно сочинять несуществующие факты и цифры.

Дообучение (Fine-Tuning) — это как перепрошивка мозга вашего сотрудника. Это сложный, дорогой и медленный процесс, который к тому же может привести к «катастрофическому забыванию» — модель, выучив новое, может начать хуже помнить старое.

RAG предлагает другой, более гибкий и эффективный подход.

Часть 2: Что такое RAG? Элегантная аналогия с открытой книгой

Представьте, что вы сдаете экзамен.

Обычная LLM (без RAG) — это студент, который пытается сдать экзамен по памяти. Он полагается только на то, что выучил заранее. Если вопрос выходит за рамки его знаний, он начинает выдумывать.
LLM с RAG — это студент, которому разрешили принести на экзамен папку с конспектами и учебниками. Он не переучивал свой мозг, но получил доступ к актуальным и релевантным источникам информации.

RAG — это архитектурный подход, который состоит из двух ключевых этапов:

Retrieval (Извлечение): Когда модель получает вопрос, она сначала не пытается на него ответить. Вместо этого она быстренько идет в свою специальную, предварительно подготовленную базу знаний (векторную базу данных) и ищет в ней документы, наиболее релевантные вопросу.
Augmented Generation (Дополненная генерация): Найденные фрагменты текста (например, последние новости, параграфы из вашего внутреннего регламента или страницы из технической документации) подшиваются к исходному вопросу в качестве контекста. И вот этот «усиленный» запрос — «Вопрос: [Ваш вопрос]. Контекст: [Найденные релевантные документы]» — отправляется в большую языковую модель для формирования итогового ответа.

Проще говоря, RAG не меняет «мозг» модели. Он дает ей шпаргалку с актуальными и проверенными фактами, на основе которой она строит свой грамотный ответ.

Часть 3: Как работает RAG? Подробное техническое путешествие запроса

Давайте разберем весь процесс по шагам на примере корпоративного ИИ- ассистента, который отвечает на вопросы сотрудников о внутренней политике компании.

Шаг 0: Подготовка базы знаний (происходит заранее и однократно)

Вы берете все свои внутренние документы: HR-регламенты, технические задания, презентации, документацию к продуктам, архивы чатов и т.д.
Специальная программа разбивает эти документы на небольшие, осмысленные фрагменты (чанки) — например, по абзацу или по несколько предложений.
Каждый фрагмент преобразуется в его векторное представление (эмбеддинг). Вектор — это не текст, а длинный список чисел, который представляет собой семантическую «сущность» этого текста. Тексты с похожим смыслом будут иметь похожие векторы.
Все эти векторы сохраняются в специальной векторной базе данных. Теперь ваша база знаний готова к быстрому семантическому поиску.

Шаг 1: Retrieval (Извлечение) — Поиск шпаргалки

Сотрудник задает вопрос ассистенту: «Сколько дней оплачиваемого отпуска положено за первый год работы?»
Вопрос тоже преобразуется в вектор.
Система идет в векторную базу данных и ищет там фрагменты документов, векторы которых наиболее похожи на вектор вопроса. Это не поиск по ключевым словам («отпуск», «дни»), а поиск по смыслу. Он может найти фрагмент, где написано «ежегодный оплачиваемый отпуск составляет 28 календарных дней», даже если слово «первый» в нем не упоминается.
Система извлекает топ-3 или топ-5 самых релевантных текстовых фрагментов из ваших документов.

Шаг 2: Augmentation (Дополнение) — Составление усиленного запроса

Система берет оригинальный вопрос пользователя и «дополняет» его найденными фрагментами, формируя промпт для LLM. Выглядит это примерно так:
text
Используй приведенные ниже фрагменты документов, чтобы ответить на вопрос.
Если ответа в документах нет, так и скажи, не выдумывай.
ФРАГМЕНТЫ ДОКУМЕНТОВ:
[Фрагмент 1]: "Сотрудникам компании предоставляется ежегодный оплачиваемый отпуск продолжительностью 28 календарных дней. Право на использование отпуска возникает после 6 месяцев непрерывной работы в компании."
[Фрагмент 2]: "В первый год работы сотрудник может взять отпуск авансом, по согласованию с непосредственным руководителем."
ВОПРОС: Сколько дней оплачиваемого отпуска положено за первый год работы?
ОТВЕТ:

Шаг 3: Generation (Генерация) — Формирование ответа

Этот усиленный промпт отправляется в большую языковую модель (например, GPT-4).
Модель, будучи экспертом по языку, видит и вопрос, и контекст. Она не полагается на свою память, а аккуратно синтезирует ответ на основе предоставленных фрагментов.
Она генерирует финальный, связный ответ: «Согласно внутренним документам, за первый год работы вам положено 28 календарных дней оплачиваемого отпуска. Важно отметить, что право на отпуск возникает после 6 месяцев работы, и его использование в первый год возможно авансом, по согласованию с вашим руководителем.»

Часть 4: Ключевые преимущества RAG: Почему это меняет правила игры

Актуальность. Базу знаний RAG можно обновлять хоть каждый день. Добавили новый приказ? Просто загрузите его в векторную базу. Теперь ИИ будет учитывать его в своих ответах. Это решает проблему «замороженного всезнайки».
Снижение «галлюцинаций». Поскольку модель получает точные факты из контекста, у нее меньше причин что-то выдумывать. Это повышает надежность и доверие к системе, особенно в корпоративной среде.
Прозрачность и проверяемость. RAG-система может цитировать источники, предоставляя ссылки на те самые фрагменты документов, на основе которых был построен ответ. Пользователь всегда может проверить, откуда взята информация.
Безопасность и контроль. Модель не «знает» ваши данные в классическом понимании. Она имеет доступ только к тем документам, которые вы ей явно предоставили в векторной базе. Вы полностью контролируете круг информации, к которой она может обращаться.
Экономическая эффективность. Постоянное дообучение модели на терабайтах корпоративных данных невероятно дорого. RAG использует уже готовую, мощную модель, просто «подкармливая» ее нужным контекстом, что в разы дешевле.

Заключение: RAG — это мост между интеллектом и знаниями

RAG — это не просто еще одна техническая аббревиатура в и без того переполненном ИИ-сленге. Это фундаментальный шаг на пути к созданию по- настоящему полезных и надежных интеллектуальных систем. Эта технология строит мост между колоссальными способностями больших языковых моделей к пониманию и генерации языка и конкретными, актуальными знаниями, которые необходимы здесь и сейчас.

Она превращает ИИ из энциклопедиста, запертого в прошлом, в компетентного сотрудника, который всегда имеет под рукой самую свежую служебку и готов дать точный, обоснованный ответ. Именно RAG лежит в основе тех самых умных корпоративных чат-ботов, которые знают всё о вашем продукте, и ИИ-ассистентов, которые помогают врачам ставить диагнозы на основе самой последней медицинской литературы. Будущее И И, которое действительно работает с нашими данными, строится на архитектуре, подобной RAG.

Если вы хотите, чтобы ваш сайт отлично работал на мобильных устройствах и приносил
больше клиентов — обращайтесь в студию UP STUDIO. Мы поможем реализовать самые
смелые идеи и сделаем ваш сайт идеальным для любого экрана.
Оставьте заявку

Другие публикации