Перейти к основному содержимому
Mobius
Продвинутый

Что такое RAG (генерация с дополнением поиском)

Полное название: Генерация с дополнением поиском

Другие названия: Retrieval-Augmented Generation, генерация с дополнением поиском

Определение

RAG (генерация с дополнением поиском) это способ, при котором ИИ отвечает по вашим документам: сначала находит нужные фрагменты, потом пишет по ним ответ.

Почему это важно

RAG это распространённый способ сократить выдуманные ответы: модель получает ваш собственный текст и отвечает по нему.

Частые ошибки

Верить, что RAG исключает выдуманные ответы, хотя он их только сокращает, а модель всё ещё может неверно понять фрагмент или дописать к нему лишнее.

Связанные термины

Практический примерУсловный пример

«Что будет, если я отменю в тот же день?» в вымышленной студии пилатеса

Вопрос

Что будет, если я отменю в тот же день?

Найдено в правилах

  • Отменить занятие можно не позже чем за 24 часа до начала.
  • Более поздняя отмена считается использованным занятием.
  • Чтобы перенести занятие, напишите, какой день вам удобнее.

Не найдено

  • Занятия только для взрослых.
  • Возьмите с собой полотенце и воду.

Без RAG

  • Отменить можно бесплатно не позже чем за 12 часов.

Что произошло

  1. Без RAG Отвечая по общему обучению, ассистент пишет «Отменить можно бесплатно не позже чем за 12 часов», а такого правила в студии нет.

  2. Поиск С RAG: вопрос сопоставляют с документом с правилами.

  3. Извлечение 3 самых близких фрагмента попадают в промпт вместе с указанием «отвечай только по ним и назови, какой использовал».3 фрагмента

  4. Ответ «Отменить занятие можно не позже чем за 24 часа до начала. Отмена в тот же день считается использованным занятием. (Источник: правила студии, раздел об отмене)»

RAG изменил источник ответа. Если правила устарели, устарел и ответ, поэтому держите правила актуальными.

Условный пример

Откуда берётся ответ

  1. ВопросЧто будет, если я отменю в тот же день?
  2. ПоискВопрос сопоставляют с фрагментами документа с правилами, их 40
  3. Самые близкие фрагменты: 3ОтменаПоздняя отменаПеренос занятия
  4. В промптОтвечай только по этим фрагментам и назови, какой использовал.
  5. ОтветНе позже чем за 24 часа до занятия. Отмена в тот же день считается использованным занятием.Источник: правила студии, отмена

RAG включён: ответ взят из правил и называет свой источник. Если в правилах ошибка или они устарели, то и ответ тоже.

RAG сначала ищет по правилам самой студии, кладёт самые близкие фрагменты в промпт, и модель отвечает только по ним. Выключите RAG, и модель ответит по своему общему обучению.

Определение

RAG, от английского retrieval-augmented generation, подключает языковую модель к вашим документам. Когда приходит вопрос, система сначала ищет в документах самые подходящие фрагменты, обычно с помощью эмбеддингов из векторной базы данных, затем добавляет эти фрагменты в промпт и просит модель ответить по ним, желательно с указанием источника. Сама модель не меняется: меняется то, что она читает перед ответом. Идея пришла из научной статьи 2020 года, где языковую модель соединили с поисковым индексом документов. Многие чат-боты делают RAG за вас, когда вы загружаете файлы в проект.

Почему это важно

Так ассистент, который общается с клиентами, может процитировать ваше настоящее правило отмены, а не правдоподобное. Заодно меняется и работа: ответы настолько свежи и верны, насколько свежи и верны документы, по которым идёт поиск, поэтому один актуальный документ с правилами важнее любой настройки.

Напрямую связано: Векторная база данных (Vector Database), Эмбеддинг (Embedding), Галлюцинация ИИ (AI Hallucination).

Советы по улучшению

  • Держите по одной актуальной версии каждого документа, по которому ищет ассистент, и удаляйте старые.
  • Просите ассистента отвечать только по найденным фрагментам и называть источник.
  • Давайте ассистенту, который общается с клиентами, только документы для клиентов.
  • Скажите ему, что делать, если ответа нет в документах: сообщить, что уточнит, и передать разговор человеку.

Частые ошибки

  • Разрешать ассистенту искать по старым файлам, так что прошлогоднее расписание он цитирует так же уверенно, как нынешнее.
  • Добавлять внутренние документы в поиск ассистента, который общается с клиентами.
  • Винить модель, когда на самом деле поиск не нашёл нужный фрагмент.

Связанные термины

ИИ и данныеПродвинутый

Векторная база данных (Vector Database)

Векторная база данных (vector database) хранит эмбеддинги и находит записи, ближайшие по смыслу к вопросу, даже если слова в вопросе и в документе разные.

ИИ и данныеПродвинутый

Эмбеддинг (Embedding)

Эмбеддинг (embedding) это набор чисел, который передаёт смысл текста или картинки: тексты с одинаковым смыслом оказываются рядом, даже если слова разные.

ИИ и данныеБазовый

Галлюцинация ИИ (AI Hallucination)

Галлюцинация ИИ это ответ, который модель ИИ придумывает и подаёт уверенно, например несуществующую цену, правило или источник: она подбирает вероятные слова.

ИИ и данныеСредний

LLM (большая языковая модель)

LLM (большая языковая модель) это модель ИИ, обученная на огромном объёме текстов угадывать следующий кусок фразы. Так чат-боты пишут ответы, верные или нет.

ИИ и данныеПродвинутый

Дообучение (Fine-tuning)

Дообучение (fine-tuning) это дополнительное обучение готовой модели ИИ на ваших примерах, чтобы она усвоила стиль, формат или задачу. Факты так не добавляют.

ИИ и данныеСредний

Контекстное окно (Context Window)

Контекстное окно это объём текста в токенах, который модель видит за раз: инструкции, файлы, переписка и её ответ. Что не поместилось, модель не учитывает.

Короткая проверка

Ассистент с RAG цитирует расписание прошлого сезона. Какая причина самая вероятная?

Выберите ответ

Часто задаваемые вопросы

Что такое RAG простыми словами?
Способ заставить ИИ отвечать по вашим документам. Сначала он находит фрагменты, подходящие к вопросу, а потом пишет по ним ответ, как на экзамене с открытой книгой, где модель сначала находит нужную страницу.
Как расшифровывается RAG?
Retrieval-augmented generation, по-русски генерация с дополнением поиском. Retrieval это поиск фрагментов, generation это написание ответа, а augmented значит, что найденные фрагменты добавляют в промпт. Термин появился в научной статье 2020 года Льюиса и соавторов.
Может, я уже пользуюсь RAG?
Возможно. Инструменты, куда можно загрузить файлы и получать ответы по ним, часто делают RAG за вас. На странице помощи Anthropic о Projects, например, описано, как Claude использует инструмент поиска по знаниям проекта, чтобы извлекать нужную информацию из загруженных документов.
Чем RAG отличается от дообучения?
RAG даёт модели читать ваши документы с каждым вопросом, а сама модель не меняется. Дообучение доучивает модель на ваших примерах, чтобы изменить то, как она пишет. Для фактов, которые меняются, например часов работы и правил, подходит RAG: достаточно обновить документ.
Почему наш ассистент с RAG всё равно выдумывает?
RAG сокращает выдуманные ответы, но не устраняет их. Поиск может не найти нужный фрагмент, или модель может что-то добавить к найденному. Велите ей отвечать только по фрагментам и говорить, что уточнит, если ответа там нет, и пусть человек проверяет то, что уходит клиентам.
Почему ассистент цитирует старое правило?
Потому что старый документ всё ещё среди тех, по которым он ищет. RAG отвечает по тому, что находит, с той же уверенностью. Оставьте по одной актуальной версии каждого документа, остальные удалите.
Как подготовить документы для RAG?
Короткие фрагменты, по одному правилу или теме в каждом, простыми словами и с понятным заголовком. Удалите дубли и устаревшие версии. Один актуальный документ с правилами обычно лучше двадцати старых файлов.
Нужна ли для RAG векторная база данных?
Большинство систем RAG ищут с помощью эмбеддингов из векторной базы данных, потому что она находит текст по смыслу. В готовом инструменте вы её не видите: инструмент держит её за вас.
Безопасно ли подключать к RAG конфиденциальные файлы?
Прежде чем подключать, проверьте условия поставщика о хранении и использовании ваших файлов и давайте каждому ассистенту только те документы, которые ему можно цитировать. Ассистент для клиентов никогда не должен искать по внутренним файлам и карточкам клиентов. Сбор, хранение и использование личных данных, в том числе тех, что вы вставляете в инструмент ИИ или загружаете в него, регулирует израильский Закон о защите частной жизни 1981 года с поправкой 13, вступившей в силу 14 августа 2025 года. Это образовательный материал, а не юридическая или налоговая консультация. Свой случай проверьте с юристом или бухгалтером.
Делает ли RAG ИИ умнее?
Нет. Он меняет то, что модель читает перед ответом, а не её способности. Хороший фрагмент делает хороший ответ вероятнее, а устаревший даёт устаревший ответ с той же уверенностью.
Нужен ли разработчик для RAG?
Не для готового инструмента, куда загружают файлы. Система, которая ищет по вашим собственным системам, например по общему диску или базе записей, обычно требует технического специалиста.
Может ли RAG показать, откуда взялся ответ?
Да, если его так настроить. Попросите ассистента называть документ или раздел, которым он воспользовался, например «(Источник: правила студии, раздел об отмене)». Так проверка идёт быстро.

Источники: Lewis, Perez, Piktus и соавторы, «Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks», NeurIPS 2020 (arXiv 2005.11401), прочитано 25 сентября 2026 года, Справочный центр Anthropic, «Retrieval augmented generation (RAG) for projects» (support.claude.com/en/articles/11473015), прочитано 25 сентября 2026 года, Управление по защите частной жизни, вопросы и ответы о поправке 13 (gov.il/he/pages/tikun13_qa), прочитано 31 августа 2026 года

Последняя проверка: 2026-09-25

Работал с

Что говорят клиенты

Из разных сфер и на разных этапах бизнеса

Дэн Манто

Eclipse Capital

Инвестиции и финансы в недвижимости, США

Арти МакЛабин

GameReady

Обучение и аутсорсинг в разработке игр, международная компания

Анна, Косметолог

Анна

Косметолог

После курса косметологии в одной из ведущих компаний я была в растерянности. Не знала, как открыть бизнес, что продавать из дома и как привлекать клиентов. С тех пор как я обратилась в Mobius, всё изменилось. Мы составили чёткий план с понятными шагами, без лишних рисков. Сегодня я вижу результаты, расту и развиваюсь каждый месяц.

Марк, Массажист, Ган-Явне

Марк

Массажист, Ган-Явне

Когда я закончил курс массажа, я представлял себе всё совсем иначе. Оказалось, что это тяжёлая сфера и найти финансовую стабильность непросто. Когда я пришёл в Mobius, что-то изменилось. Мы начали планомерную работу и составили бизнес-план. Без Mobius? Наверное, я бы сдался. Сегодня я верю в себя и в свой путь.

Думаете, где ИИ реально нужен вашему бизнесу?

Алекс помогает бизнесам в Израиле применять ИИ и данные там, где это окупается, и не тратить их там, где нет. Первый звонок бесплатный.

+972 055-248-6151. Лучше в WhatsApp: большую часть дня я на встречах и отвечаю, как только освобождаюсь.