Базы Знаний on AI-Uchi — Всё об искусственном интеллекте

RAG — Retrieval-Augmented Generation (генерация с дополненным извлечением)

Sat, 07 Mar 2026 09:00:00 +0300

ℹ Info

RAG (Retrieval-Augmented Generation) — это метод, при котором языковая модель перед генерацией ответа сначала находит релевантную информацию во внешней базе знаний и использует её как контекст. Это позволяет давать точные, актуальные и проверяемые ответы без переобучения модели.

Зачем нужен RAG

Большие языковые модели (LLM) обучены на огромных массивах текста, но у них есть два фундаментальных ограничения: знания «заморожены» на дату обучения и они не имеют доступа к закрытым корпоративным данным. RAG решает обе проблемы — модель получает свежую и специфичную информацию прямо в момент запроса.

RAG — генерация с дополненным извлечением (Retrieval-Augmented Generation)

Sun, 01 Mar 2026 15:00:00 +0300

Определение

ℹ Info

RAG (Retrieval-Augmented Generation) — это архитектурный паттерн, при котором языковая модель перед генерацией ответа сначала находит релевантные документы во внешней базе знаний и использует их как контекст. Проще говоря: модель не полагается только на свою «память», а подглядывает в шпаргалку с актуальными данными.

Термин ввели исследователи из Meta AI (Facebook) в 2020 году в статье «Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks», представленной на конференции NeurIPS 2020.

Как это работает

RAG-система работает в три шага:

RAG — Retrieval-Augmented Generation (генерация с дополненным извлечением)

Thu, 26 Feb 2026 12:00:00 +0300

ℹ Info

RAG (Retrieval-Augmented Generation) — подход, при котором языковая модель перед генерацией ответа сначала находит релевантную информацию во внешних источниках данных и использует её как контекст. Это позволяет давать точные, актуальные и проверяемые ответы без переобучения самой модели.

Простыми словами

Представьте студента на экзамене. Обычная LLM — это студент, который отвечает только по памяти: что выучил, то и говорит, а если не помнит — может начать выдумывать. RAG — это тот же студент, но с открытым учебником: прежде чем ответить, он находит нужную страницу, читает и только потом формулирует ответ.