Как использовать и сделать RAG-систему?
WiseLab · Обновлено
RAG добавляет к запросу найденные фрагменты вашей базы знаний, чтобы модель отвечала по актуальным документам. Начните с узкого корпуса, поиска по нему и обязательных ссылок на фрагменты в ответе.
Минимальная архитектура
Очистите документы, разделите их на осмысленные фрагменты и сохраните вместе с источником, датой и правами доступа. По вопросу пользователя извлекайте несколько релевантных фрагментов, передавайте их модели с инструкцией отвечать только на их основе и возвращать ссылки. Тестируйте отдельно поиск и итоговый ответ: модель не исправит нерелевантный контекст.
Как применить
- Соберите разрешённый корпус и набор контрольных вопросов.
- Проверьте, что ответ ссылается на верный фрагмент и честно сообщает об отсутствии данных.
На примере
Учебный пример: для базы регламентов поиск возвращает раздел о возврате товара, а ответ приводит его название и ссылку.
RAG снижает риск выдумок, но не гарантирует правильность устаревшего или плохо найденного источника.
Источники
Подготовлено с помощью ИИ по указанным источникам. Примеры с условными данными используются для объяснения и не описывают результаты клиентов.