RAG

RAG, или retrieval-augmented generation, — подход, при котором AI-модель перед ответом обращается к внешним источникам знаний: документам, базе знаний, CRM, каталогу, инструкциям, сайту или внутренним регламентам. Модель не только генерирует текст, но и опирается на найденные данные.

Для бизнеса RAG важен потому, что обычная модель может не знать актуальные цены, условия, товары, кейсы, остатки, правила компании. RAG позволяет подключить корпоративную информацию и отвечать ближе к реальности.

Например, AI-ассистент на сайте строительной компании может искать в базе услуг, прайсе, FAQ и кейсах, а затем отвечать клиенту не общими словами, а на основе материалов компании. Внутренний ассистент может помогать менеджерам находить регламенты, документы и прошлые решения.

Ошибка — считать RAG магическим решением. Если база знаний плохо структурирована, устарела или содержит противоречия, AI будет доставать плохие фрагменты и строить на них плохие ответы.

---