LlamaIndex on AI-Uchi — Всё об искусственном интеллекте

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

Fri, 06 Mar 2026 18:00:00 +0300

ℹ Info

RAG (Retrieval-Augmented Generation) — подход, при котором языковая модель перед генерацией ответа сначала ищет релевантную информацию во внешней базе знаний и использует найденное как контекст. Это делает ответы точнее, актуальнее и проверяемее.

Зачем нужен RAG

Большие языковые модели (LLM) обучаются на огромных корпусах текстов, но их знания «заморожены» на дату обучения. Они не знают о вчерашних событиях, внутренних документах вашей компании или специфичных данных вашей отрасли. Кроме того, LLM склонны к галлюцинациям — уверенной генерации несуществующих фактов.

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

Sat, 28 Feb 2026 09:00:00 +0300

ℹ Info

RAG (Retrieval-Augmented Generation) — подход, при котором языковая модель сначала находит релевантные документы во внешней базе знаний и только потом генерирует ответ, опираясь на найденную информацию. Это позволяет модели «знать» то, чего не было в её обучающих данных.

Зачем нужен RAG

У любой LLM есть две фундаментальные проблемы: она не знает ваших данных и может галлюцинировать — уверенно выдавать несуществующие факты. Fine-tuning решает первую проблему лишь частично и стоит дорого. RAG предлагает элегантный выход: вместо того чтобы переучивать модель, мы подаём ей нужный контекст прямо в запросе.

RAG — генерация с дополненной выборкой (Retrieval-Augmented Generation)

Tue, 17 Feb 2026 15:00:00 +0300

ℹ Info

RAG (Retrieval-Augmented Generation) — это метод, при котором языковая модель сначала находит релевантные документы во внешней базе знаний, а затем генерирует ответ на их основе. Проще говоря: вместо того чтобы отвечать «по памяти», модель сначала «подсматривает в шпаргалку».

Зачем это нужно

Большие языковые модели (LLM) обучаются на огромных объёмах текста, но их знания заморожены на момент обучения. Они не знают о вчерашних событиях, не имеют доступа к вашим внутренним документам и иногда уверенно выдумывают факты — это называется «галлюцинации».

Как построить RAG-систему за один день

Wed, 11 Feb 2026 09:00:00 +0300

Ваша модель отвечает уверенно — но врёт. Она не знает о вашей внутренней документации, о приказах за прошлый квартал, о базе клиентов. Это не баг GPT-4o или Claude — это архитектурная проблема. Решение называется RAG: Retrieval-Augmented Generation.

За один рабочий день вы можете собрать систему, которая ищет нужные фрагменты в ваших документах и передаёт их модели как контекст. Без дообучения, без дорогих GPU, без магии. Только Python, несколько библиотек и здравый смысл.