Średniozaawansowany

Czym jest RAG?

Dowiedz się czym jest RAG i jak poprawia precyzję modeli AI. Sprawdź, jak wdrażamy nowoczesne rozwiązania sztucznej inteligencji dla firm.

4 min czytania
Marcin Giełda

Czym jest technologia RAG?

RAG, czyli Retrieval-Augmented Generation, to metoda optymalizacji modeli językowych. Zamiast polegać tylko na wiedzy zdobytej podczas treningu, systemy te dynamicznie pobierają informacje z zewnętrznych baz danych w czasie rzeczywistym. Dzięki temu sztuczna inteligencja działa precyzyjniej i korzysta z najbardziej aktualnych faktów.

To tak jakbyśmy podzielili model LLM na dwie części: profesjonalną, wewnętrzną (mini wewnętrzny model) i drugi potężny LLM od OpenAI, Google czy Nvidii, Mety.

Etapy działania systemu RAG

Proces ten składa się z trzech prostych kroków:

  1. Wyszukiwanie (Retrival): System analizuje pytanie użytkownika i przeszukuje wybraną bazę dokumentów w poszukiwaniu odpowiednich danych.
  2. Augmentacja (Augmented): Znalezione fragmenty treści są dołączane do zapytania jako dodatkowy kontekst dla modelu.
  3. Generowanie (Generation): Model tworzy odpowiedź, opierając się na dostarczonych materiałach, co niemal całkowicie eliminuje ryzyko zmyślania faktów przez AI.

Korzyści płynące z technologii RAG

Wdrożenie RAG oferuje szereg wymiernych korzyści operacyjnych:

  • Aktualność: Możesz korzystać z najnowszych danych bez potrzeby kosztownego douczania modeli (o ile to w ogóle możliwe).
  • Wiarygodność: Dzięki oparciu odpowiedzi na konkretnych źródłach, model rzadziej generuje błędne informacje.
  • Transparentność/ Cytowania: Użytkownik widzi źródła danych (np. wewnętrzna dokumentacja), co znacząco zwiększa jego zaufanie do systemu.
  • Oszczędność: Unikasz częstego i drogiego trenowania dużych modeli językowych od podstaw, a czasem nie ma nawet takiej możliwości.
  • Niski próg wejścia: Nie trzeba posiadać zaplecza serwerowego.

Praktyczne zastosowania w biznesie

Technologia RAG może wspierać wiele procesów w firmie:

  • Obsługa klienta: Inteligentne chatboty udzielają błyskawicznych odpowiedzi na pytania dotyczące regulaminów czy specyfikacji produktów.
  • Analiza dokumentacji: System automatycznie streszcza długie umowy, raporty finansowe lub skomplikowane dokumenty prawne.
  • Wsparcie techniczne: Pracownicy błyskawicznie znajdują rozwiązania problemów, przeszukując wewnętrzne bazy wiedzy technicznej.

Podsumowując, RAG to idealne rozwiązanie dla organizacji, które potrzebują bezpiecznej, aktualnej i efektywnej kosztowo sztucznej inteligencji. Dzięki tej technologii Twoje systemy stają się nie tylko inteligentniejsze, ale przede wszystkim bardziej użyteczne w codziennej pracy biznesowej.

Najczęściej zadawane pytania

Dlaczego RAG jest lepszy niż zwykły model AI?

Czy RAG wymaga posiadania własnych serwerów?

Jakie dane można wykorzystać w systemie RAG?

Więcej z kategorii RAGi i Agenty AI

Zobacz wszystkie

Czym jest Markdown?

Markdown upraszcza wiedzę i przyspiesza wdrożenia w firmie dzięki czytelnym dokumentom gotowym do wyszukiwania.

4 min

Czym jest LLM?

LLM - Large Language Model: poznaj zastosowania modeli językowych, ich zalety i wpływ na biznes oraz pracę zespołów.

4 min