RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Retrieval-Augmented Generation (RAG) — це архітектурний паттерн, який оптимізує відповіді великих мовних моделей (LLM), таких як GPT-4 або Claude, шляхом звернення до зовнішньої бази знань перед генерацією відповіді.
В Aibot ми використовуємо RAG як основу для корпоративних ШІ-агентів. Це гарантує, що вони надають лише фактичну та актуальну інформацію на основі ваших внутрішніх документів, а не загальних знань з інтернету.
Чому бізнесу потрібен RAG?
- Жодних галюцинацій: ШІ відповідає лише на основі наданих документів. Якщо відповіді немає, він каже "Я не знаю", а не вигадує.
- Дані в реальному часі: Не потрібно перенавчати модель. Просто додайте новий PDF у базу, і ШІ миттєво дізнається про це.
- Приватність даних: Використовуючи RAG з власними векторними базами даних, ваша конфіденційна інформація залишається всередині безпечної інфраструктури.
Як працює RAG за 3 кроки
1. Індексація та векторизація
Ми беремо ваші документи та перетворюємо їх у математичні представлення — вектори. Вони зберігаються у спеціалізованій векторній базі даних.
2. Пошук (Retrieval)
Коли користувач ставить запитання, система за мілісекунди знаходить у базі найбільш релевантні фрагменти інформації.
3. Генерація
Система передає запитання та знайдений текст моделі ШІ з інструкцією: «Відповідай ТІЛЬКИ на основі цього контексту».