Что такое RAG: как работает генерация с дополненной выборкой в нейросетях
27 октября 2025
27 октября 2025
Что такое RAG: как работает генерация с дополненной выборкой в нейросетях
RAG дополняет ответы языковых моделей найденными фрагментами из внешних источников, благодаря чему ответы становятся точнее, проверяемее и менее склонными к «галлюцинациям».
Для бизнеса это даёт быструю актуализацию знаний без переобучения модели, цитирование источников и управляемую стоимость за счёт адресного поиска нужных фрагментов.
GigaChat — генерация картинок,
текстов и многого другого
текстов и многого другого
Попробовать в браузере
Встраивайте GigaChat API в свои проекты
50 000 токенов
Генерация текста GigaChat Pro
950 000 токенов
Генерация текста GigaChat Lite
1 поток
Одновременные запросы
Еще тарифы
Что такое RAG простыми словами
RAG — это связка из двух компонентов: поискового ретривера, который находит релевантные документы, и генератора, который формирует ответ на основе вопроса и извлечённых фрагментов. Процесс можно описать как «сначала найти нужные тексты, затем использовать их при ответе», что снижает ошибки и позволяет ссылаться на источники.
Поисковый ретривер — это компонент, который по текстовому запросу быстро находит и отбирает самые релевантные фрагменты из базы знаний или индекса, чтобы затем на их основе можно было сформировать точный ответ или показать документы
Как работает RAG по шагам
- Индексация: исходные материалы нарезаются на небольшие фрагменты, преобразуются в векторные представления и сохраняются в индекс для быстрого поиска.
- Извлечение: по запросу выбираются топ‑фрагменты через векторный, ключевой (BM25) или гибридный поиск с возможным переранжированием.
- Подготовка промпта: в промпт аккуратно кладутся вопрос и короткие цитируемые фрагменты в логичном порядке и с ограничением объёма.
- Генерация: LLM строит ответ, опираясь на извлечённый контекст, а не только на «память» своих параметров.
- Проверка и ссылки: к ответу прикладываются источники, при необходимости запускается дополнительная верификация фактов.
Архитектура и компоненты
- Retriever и Generator: первый отвечает за поиск документов под запрос, второй — за связный ответ с опорой на найденные фрагменты.
- Dense, sparse, hybrid: плотные эмбеддинги ловят смысл, BM25 — точные совпадения по словам, а гибрид объединяет оба сигнала для стабильной релевантности.
- Хранилище векторов: эмбеддинги документов и запросов размещаются в индексах, поддерживающих быстрый поиск ближайших соседей для топ‑результатов.
Векторный и гибридный поиск
- Когда нужен BM25: для запросов с названиями, артикулом, точным термином и требованием жёсткого текстового совпадения.
- Когда нужны векторы: для разговорных формулировок, перефразов и неоднозначных вопросов, где важнее смысл, а не точная форма слова.
- Почему гибрид лучше: комбинирование семантики и лексики (через объединение результатов и взвешивание) даёт прирост точности и устойчивости.
Чанкование и токенизация
- Токенизация: исходный текст разбивается на минимальные единицы, что определяет счётчик контекста и влияет на длину фрагментов.
- Чанкование: документы нарезаются на небольшие связные блоки, чтобы облегчить поиск и сократить шум в промпте.
- Практические советы: слишком крупные фрагменты засоряют ответ лишним текстом, слишком мелкие рвут факты * оптимум подбирается экспериментально на метриках извлечения и качества ответа.
Преимущества и ограничения
- Преимущества: актуальность без дообучения, проверяемость через ссылки, меньше «галлюцинаций» и понятная логика ответа.
- Издержки: задержка за счёт поиска и ранжирования, стоимость расчёта эмбеддингов и хранения индексов, зависимость от качества базы знаний.
- Критический фактор: качество ретривера и подготовленных данных напрямую определяет итоговое качество ответа.
Варианты моделей RAG
- RAG‑Sequence: для ответа берётся лучший найденный документ или небольшой набор документов, и весь ответ строится с опорой именно на них.
- RAG‑Token: разные фрагменты ответа могут опираться на разные документы, что позволяет точнее цитировать и комбинировать источники внутри одного ответа.
Сравнение подходов
| Подход | Суть | Плюсы | Минусы | Когда выбирать |
|---|---|---|---|---|
| RAG | Генерация с опорой на внешние источники через ретривер и генератор | Проверяемость, актуальность без дообучения, меньше ошибок | Латентность поиска, настройка индекса и ретривера | Нужны факты, ссылки и свежесть знаний |
| Fine‑tuning | Дообучение модели на доменных данных | Глубокая внутренняя осведомлённость по домену | Дорого обновлять, риск закрепить ошибки | Небольшие наборы документов и быстрые прототипы |
| Семантический поиск | Возврат релевантных документов без генерации | Быстро и дёшево для поиска | Нет связного ответа и «склейки» фактов | Когда пользователю нужны сами документы |
Практические кейсы для российского бизнеса
- Поддержка: чат‑помощник с цитируемыми ответами по регламентам и базе знаний снижает нагрузку на линию и ускоряет первую реакцию.
- Внутренние справочники: доступ к актуальным политикам, процедурам и инструкциям по терминам, сущностям и разговорным формулировкам.
- E‑commerce консультант: гибридный поиск + RAG объясняют выбор товара и подкрепляют ответ карточками и отзывами.
- Отчёты и факт‑чек: выжимки по документам с обязательными ссылками для быстрой верификации.
Фреймворки и стек
- Оркестрация: на практике используют готовые компоненты для сборки пайплайна «индексация → извлечение → промпт → генерация → верификация», чтобы быстрее перейти к пилоту.
- Поиск: гибридный стек BM25 плюс векторный поиск (и переранжирование) часто даёт лучший баланс полноты и точности для RAG.
- Минимальная сборка: подготовка данных, чанкование и эмбеддинги, индексация, гибридное извлечение, сборка промпта, генерация ответа и прикрепление источников.
Advanced/Modular RAG
- Pre‑/post‑retrieval: перефразирование запроса до поиска, объединение результатов и переранжирование кросс‑энкодером повышают качество топ‑фрагментов.
- HyDE: генерация «гипотетического» документа и поиск по его представлению помогает на сложных и нулешотных запросах, включая мультиязычные сценарии.
- Модульность: этапы гибко включаются под задачу и бюджет — от простого пайплайна к расширенным режимам с самопроверкой и дополнительным ранжированием.
Итоги и next steps
- Когда выбирать RAG: если важны проверяемость ответов, частые обновления знаний и устойчивость к разговорным запросам с неоднозначностями.
- Как оценивать: сначала мерить качество извлечения (например, полноту и ранговые метрики), затем точность финального ответа и корректность ссылок.
- Дорожная карта: начать с гибридного поиска и базового пайплайна, затем добавлять переранжирование и HyDE, валидируя прирост метрик на пилотных сценариях.
FAQ
Оцените статью
Ещё по теме
GigaChat API
AI-агенты: что это
Узнайте, как разработка и внедрение AI-агентов помогает повысить эффективность компаний через автоматизацию ключевых задач и улучшение клиентского сервиса
GigaChat API
Нейросети для документов
Как использовать нейросети для автоматизации создания, анализа и редактирования документов? Узнайте о задачах, инструментах и лучших решениях на рынке
GigaChat API
ИИ для работы с таблицами
Как ИИ автоматизирует рутину: создание электронных таблиц, сложные формулы, анализ данных. Научитесь использовать нейросети для работы с таблицами, ускорьте обработку данных и принимайте решения быстрее
ПАО Сбербанк использует cookie для персонализации сервисов и удобства пользователей.
Вы можете запретить сохранение cookie в настройках своего браузера.
Вы можете запретить сохранение cookie в настройках своего браузера.