Стислий підсумок
RAG, або retrieval-augmented generation, — це підхід, за якого мовна модель спершу знаходить релевантні фрагменти у ваших корпоративних документах і лише з них складає відповідь. Завдяки цьому вона відповідає на основі ваших справжніх даних і може до кожної інформації навести джерело, тож твердження легко перевірити самостійно.
- Відповіді з ваших документів, а не із загальних знань — модель бере інформацію винятково з матеріалів, які ви їй надаєте, та ігнорує те, що вивчила під час загального тренування.
- Кожна відповідь наводить джерело для перевірки — ви отримуєте конкретне посилання на фрагмент документа, з якого походить інформація, і вам не треба шукати, звідки модель її взяла.
- Обмежує галюцинації — оскільки відповідь складається зі знайденого тексту, а не з пам’яті моделі, ризик вигаданих чи спотворених тверджень суттєво падає.
- Дані залишаються під вашим контролем — документи не обов’язково відправляти в публічні хмарні сервіси, а якщо ви оберете локальну роботу, вони назавжди залишаються у вашій інфраструктурі.
Як працює RAG
Коли ви ставите запитання традиційній великій мовній моделі, вона відповідає лише з того, що вивчила під час тренування — ваших внутрішніх документів вона не знає, і якщо відповіді не знає, може її домислити. RAG обертає цей принцип: модель спершу прочісує ваші документи й лише потім відповідає.
На практиці це означає, що ваші документи діляться на менші семантичні одиниці й перетворюються на так звані векторні представлення, які описують їхнє значення. Ці представлення зберігаються у векторній базі даних. Коли ви ставите запит, система знаходить у базі фрагменти, найближчі за значенням до вашого запитання. Модель складає з цих фрагментів зв’язну відповідь і автоматично додає посилання на вихідний документ. Результат — відповідь, що спирається на ваші дані й одразу відстежувана: жодних здогадів, жодного домислювання.
Чому RAG обмежує галюцинації
Галюцинації моделі виникають насамперед тоді, коли відповідь генерується винятково з її внутрішньої пам’яті — модель намагається вгадати, що звучить імовірно, і їй немає на що спертися. За впровадження RAG модель отримує до кожного запиту конкретний текстовий контекст, з якого може брати інформацію. Відповідь так виникає керованим синтезом наявного змісту, а не генеруванням з нуля. Водночас, якщо в наданому контексті відповіді немає, модель можна налаштувати так, щоб вона це визнала, замість вигадувати. До того ж людина може до кожної інформації одразу перевірити вихідне джерело — відповідь перестає бути чорною скринькою.
Де RAG у компанії вигідний
Найбільшу користь RAG приносить там, де компанія працює з великим обсягом неструктурованих текстів, до яких потребує швидкого та надійного доступу. Зазвичай це ситуації, коли пошук інформації триває хвилини чи десятки хвилин або потребує знань у кількох системах.
- Внутрішня база знань — директиви, операційні посібники, технічна документація та корпоративна вікі, доступні природною мовою без тривалого перегляду.
- Пошук у договорах і юридичній документації — миттєве знаходження конкретного положення чи терміну серед сотень документів разом із посиланням на точний фрагмент.
- Підтримка клієнтської та сервісної команди — оператор ставить запит природно й отримує синтез із посібників, відомих рішень і сервісної історії, включно з джерелом.
- Розумний пошук в архівах — вилучення з багаторічних архівів листів, записів, проєктної документації та технічних звітів, у яких звичайним повнотекстовим пошуком шукати важко.
- Матеріали для проєктів відповідей — модель готує чернетку відповіді на тендер, технічний запит чи рекламацію, спираючись на наявні матеріали та числові дані з документації.
Як ми впроваджуємо RAG безпечно
Впровадження будуємо так, щоб воно відповідало вашій політиці безпеки й щоб ви мали ясність, куди течуть дані та де залишаються.
- Вибір і підготовка джерел даних — визначаємо документи, які індексуватимуться в системі, налаштовуємо права доступу так, щоб кожен користувач бачив лише те, на що має право, та вирішуємо щодо частоти оновлення індексу.
- Вибір моделі та локальна робота — модель обираємо за характером даних і вимогами до затримки. Вона може працювати у вашій інфраструктурі або в нашій приватній GPU-лабораторії в Брно, тож дані не покидають відоме середовище й ви не довіряєте їх анонімній хмарі.
- Налаштування цитат і правил відмови — визначаємо формат цитування джерел і межі, за якими модель не повинна відповідати, щоб не переймала припущення із загальних знань.
- Пілот на ваших даних і перехід до експлуатації — запускаємо перевірочну роботу на реальних запитах, вимірюємо точність відповідей і лише після оцінки передаємо систему в рутинну експлуатацію, де ви можете самі про неї дбати, або далі експлуатуємо її ми.
Чому ITHOPE
За вісімнадцять років ми в Брно збудували власну GPU-лабораторію та команду, яка розуміється не лише на моделях, а й на всьому супутньому операційному ланцюжку. RAG у нас не означає аутсорсинг у чорну скриньку — ми будуємо рішення так, щоб ви його розуміли й могли аудитувати.
- Власна GPU-лабораторія в Брно — моделі працюють локально на нашому обладнанні, яке ми повністю адмініструємо, а ваші дані не мусять мандрувати в публічні хмарні середовища.
- Розуміємося на даних та експлуатації — вирішуємо весь контекст: від адміністрування документів і їхнього резервного копіювання через керування доступами до політик безпеки, тож результат впишеться у ваше ІТ-середовище.
- Будуємо й експлуатуємо — за потреби надаємо разовий проєкт впровадження або беремо на себе довгостроковий нагляд і обслуговування, включно з оновленнями моделей та переіндексацією даних.
- Людина в циклі та чесна рекомендація — ми не віримо в автоматичне впровадження без перевірки. Якщо з’ясуємо, що RAG для вашого випадку надто складний інструмент і вистачить простішого пошуку, скажемо це прямо.
Домовмося про консультацію
Пропонуємо безкоштовну консультацію, на якій разом пройдемося по ваших нинішніх документах, їхньому форматі, обсязі та типових запитах, які ви очікуєте від системи. Сенс не в тому, щоб одразу впроваджувати технологію, а спершу з’ясувати, чи RAG справді заощадить вам час, чи вистачить іншого підходу.
Якщо вас цікавить ширший погляд на впровадження ШІ у компанії або ви хочете краще розуміти витрати, погляньте на статтю Скільки коштує ШІ для компанії — а потім зверніться до нас.