🎯 Definicja
RAG (Retrieval-Augmented Generation) to strategia łączenia dużych modeli językowych (LLM) z własnymi, najnowszymi, często prywatnymi zbiorami danych, bez potrzeby dalszego trenowania modelu. RAG rozszerza możliwości LLM, które zostały zatrzymane na wybranym punkcie w czasie (np. GPT-4 do 2021 roku), pozwalając na dynamiczne „zasilanie” modeli aktualną wiedzą oraz eliminację efektu tzw. halucynacji.
🔑 Kluczowe punkty
- RAG umożliwia aktualizowanie wiedzy modelu LLM na bieżąco poprzez dynamiczne podłączanie nowych danych – bez kosztownego retreningu.
- Pozwala na integrację z prywatnymi, firmowymi lub niestandardowymi dokumentami – model korzysta z wiedzy niedostępnej w pierwotnym zestawie treningowym.
- Efektywnie zmniejsza ryzyko halucynacji, ponieważ odpowiedzi opierają się na rzeczywistych danych, do których model ma dostęp podczas generowania tekstu.
- Wykorzystuje bazę wektorową do przechowywania embeddingów (osadzeń) dokumentów i skutecznego wyszukiwania podobieństw semantycznych.
- RAG można traktować jako zaawansowaną formę in-context learning — model podczas generacji korzysta z załączonych, odnalezionych fragmentów wiedzy.
📚 Szczegółowe wyjaśnienie
Jak działa RAG w praktyce?
-
Przygotowanie dokumentów:
Teksty (dokumenty, notatki, artykuły) są dzielone na fragmenty i zamieniane na wektory (embeddingi) przez model embeddingowy. -
Baza wektorowa:
Osadzenia dokumentów trafiają do wektorowej bazy danych (np. Pinecone, Faiss, Milvus), która optymalizuje szybkie wyszukiwanie po podobieństwie semantycznym. -
Zapytanie użytkownika:
Gdy użytkownik zadaje pytanie, zapytanie również zostaje przekształcone na embedding. Baza wektorowa zwraca najbardziej podobne fragmenty. -
Generowanie odpowiedzi:
Odpowiadające fragmenty dołączane są jako „kontekst” (in-context) do promptu dla LLM. Model generuje odpowiedź, opierając się nie tylko na własnej wiedzy, ale i na znalezionych, aktualnych danych.
Struktura RAG
| Etap | Narzędzie/Komponent | Funkcja |
|---|---|---|
| Embedding | Model zamiany tekstu na wektory | Zamiana tekstu na embeddingi |
| Wektoryzacja | Baza wektorowa (np. Faiss) | Przechowanie i szybkie wyszukiwanie |
| Retrieval | Algorytmy wyszukiwania podobieństwa | Pobierz fragmenty powiązane z zapytaniem |
| Generacja | LLM (np. OpenAI GPT-4) | Odpowiedz, korzystając z retrieval context |
Zalety RAG
- Bezpieczeństwo i prywatność: Wiedza może pochodzić wyłącznie z własnych, kontrolowanych źródeł bez naruszania bezpieczeństwa danych.
- Aktualność wiedzy: Odpowiedzi mogą opierać się na najnowszych dokumentach czy nawet bieżących wydarzeniach — bez przebudowywania i trenowania modelu.
- Elastyczność integracji: Można podłączyć pliki PDF, bazy wiedzy, wiedzę domenową, dokumentację itd.
- Optymalizacja kosztów: Skalowanie systemu odbywa się poprzez rozbudowę bazy wiedzy, nie retrening LLM.
💡 Przykład zastosowania
W firmie konsultingowej wdrożono aplikację RAG do wsparcia pracowników w obsłudze klienta. Pracownicy wpisują pytania o polityki wewnętrzne lub instrukcje — system przeszukuje aktualne FAQ, wyciągi z regulaminów i bieżące dokumenty prawne. Odpowiedź LLM bazuje na rzeczywistych fragmentach źródłowych — co minimalizuje ryzyko halucynacji i gwarantuje aktualność.
📌 Źródła
- Jak połączyć AI z własnymi danymi? RAG w praktyce! (demo, wyjaśnienia, wyzwania wdrożeniowe): https://youtu.be/_VHKdKvZgFo
- Pinecone – What is Retrieval Augmented Generation?: https://www.pinecone.io/learn/retrieval-augmented-generation/
- OpenAI Cookbook – Retrieval-Augmented Generation with GPT-3: https://github.com/openai/openai-cookbook/blob/main/examples/Retrieval_augmentation_for_QA.ipynb
👽 Brudnopis
- Rozwiązanie ograniczenia data cutoff – RAG = dynamiczna doklejka kontekstu, nie retrenowanie.
- Kluczowe wyzwania: chunking (dzielenie dokumentów), jakość embeddingów, dobór typu bazy wektorowej (Faiss/Milvus/Pinecone etc).
- Typowe użycia: chatboty na firmowych danych, automaty QA, dokumentacja live, asystent inbound.
- Przykład: pytanie → embedding → query do wektorowej → doc context → prompt do LLM → odpowiedź oparta na własnych dokumentach.
- RAG ≈ in-context learning + retrieval.
- Redukcja halucynacji (model cytuje tylko rzeczywistą wiedzę).