27 июля 2026 г.
Новости технологий

Что такое RAG в генеративном ИИ?

30 июня 2026 г.Владислав Стрельцов1 мин

В последние годы термин RAG (Retrieval-Augmented Generation) всё чаще звучит в контексте генеративного искусственного интеллекта, особенно в деловой среде. Что это такое и почему он так важен для организаций? Разберёмся максимально просто.

RAG расшифровывается как «Retrieval-Augmented Generation», что дословно переводится как «генерация, дополненная поиском». По сути, это архитектура, которая позволяет получать быстрые и точные ответы на основе специфической базы знаний, используя возможности ИИ.

Объяснение без лишнего жаргона

Чтобы лучше понять принцип работы RAG, часто используется аналогия с экспертом. Представьте, что у вас есть очень знающий специалист, но он не имеет доступа к вашему личному шкафу с документами. В этом шкафу могут храниться инструкции, поздравительные открытки, книги, счета или любая другая важная для вас информация. Эксперт обладает обширными знаниями, но не сможет ответить на вопросы, касающиеся содержимого именно этого шкафа. Даже если вы опишете типы имеющихся у вас документов, его ответы будут неточными.

Такое же поведение характерно и для обычных генеративных ИИ. Они владеют огромным объёмом информации, но если у вашей компании есть множество внутренних ресурсов, ИИ, скорее всего, не будет иметь к ним доступа.

Однако эти внутренние ресурсы могут быть как ядром, так и основой операционной деятельности компании. Если вы внедряете чат-бота для поддержки клиентов, крайне важно, чтобы он имел доступ к этим данным. В противном случае, ответы чат-бота могут быть расплывчатыми или, что ещё хуже, выдуманными. Генеративные ИИ склонны к «галлюцинациям» и пока с трудом отвечают простое «Я не знаю».