ИИ-ассистенты и RAG: как дать модели отвечать на основе ваших данных

Языковые модели хорошо отвечают на общие вопросы, но не знают внутренних деталей вашей компании. RAG (Retrieval-Augmented Generation) решает эту задачу: модель отвечает на основе вашей базы знаний, а не общих формулировок. В этой статье я объясняю, как устроен типовой пайплайн такого ассистента.

Зачем нужен RAG

Модель обучена на общих данных и не имеет доступа к вашим документам, регламентам и базе знаний. RAG добавляет этап поиска: перед генерацией ответа система находит релевантные фрагменты из ваших данных и передаёт их модели как контекст. Так ответ опирается на факты, а не на догадки.

Как устроен пайплайн

Типовой пайплайн состоит из нескольких этапов: подготовка базы знаний, разбиение документов на фрагменты, индексация, поиск релевантных фрагментов по запросу и генерация ответа с учётом найденного контекста.

База знаний и эмбеддинги

Документы разбиваются на смысловые фрагменты и превращаются в векторные представления (эмбеддинги). По запросу система ищет фрагменты, наиболее близкие по смыслу, и передаёт их модели. Качество ответа сильно зависит от качества разбиения и релевантности найденного контекста.

Генерация ответа

На этапе генерации модель получает запрос и найденные фрагменты и формулирует ответ на их основе. Важно ограничивать модель рамками контекста, чтобы она не «додумывала» то, чего нет в базе знаний.

Ограничения и безопасность

RAG не устраняет ограничения моделей полностью: возможны неточности, поэтому критичные ответы стоит проверять. Отдельное внимание - безопасности данных: доступ к базе знаний и обработка чувствительной информации должны быть продуманы заранее.

О том, как я внедряю ИИ-ассистентов и RAG-системы в реальные процессы, - в разделе услуг и проектов.