Retrieval-Augmented Generation (RAG) представляет собой парадигмальный сдвиг в работе языковых моделей с информацией. Вместо полагания исключительно на параметрические знания, закодированные в весах модели, RAG системы динамически получают релевантную информацию из внешних источников, значительно расширяя возможности AI при работе со специфичными или актуальными данными1.

Ограничения чистых языковых моделей

Традиционные языковые модели, несмотря на впечатляющие возможности, сталкиваются с фундаментальными ограничениями:

  • Устаревшие знания: Модели "заморожены" в момент окончания обучения и не знают о событиях после этой даты
  • Галлюцинации: При отсутствии знаний модели склонны генерировать правдоподобно звучащую, но фактически неверную информацию
  • Ограниченная специфичность: Невозможно включить все специализированные знания в параметры модели
  • Непрозрачность источников: Сложно определить, откуда модель "знает" конкретный факт

RAG элегантно решает эти проблемы, комбинируя сильные стороны параметрических моделей (понимание языка, рассуждение) с непараметрическими знаниями (актуальная, специфичная, верифицируемая информация из документов)2.

Архитектура RAG системы

RAG система состоит из нескольких ключевых компонентов, работающих в связке для обеспечения информированной генерации.

Компонент Функция Технологии Критические параметры
Document Store Хранение исходных документов/данных S3, MinIO, файловые системы Объем данных, скорость доступа
Embedding Model Преобразование текста в векторы Sentence-BERT, OpenAI embeddings Размерность, качество представлений
Vector Database Хранение и поиск по векторам Pinecone, Weaviate, Chroma, FAISS Масштабируемость, латентность
Retriever Получение релевантных документов Dense, sparse, hybrid retrieval Recall, precision, top-k
LLM Generator Генерация ответа на основе контекста GPT-4, Claude, Gemini Размер контекста, качество синтеза