RAG, czyli Retrieval-Augmented Generation, to technika łącząca przeszukiwanie z generowaniem tekstu przez modele językowe. Cały czas zyskuje na popularności, ponieważ rozwiązuje największe problemy dużych modeli językowych.

Retrieval Augmented Generation (RAG) - co to znaczy?

Nazwa RAG to skrót, który pochodzi od trzech kluczowych etapów składających się na tę zaawansowaną technikę pracy z LLM-ami. Każdy z tych etapów pełni konkretną funkcję i razem tworzą mechanizm, który pozwala generować odpowiedzi bardziej precyzyjne, aktualne i dopasowane do konkretnych potrzeb użytkownika. To właśnie ta struktura nadaje RAG-owi wyjątkową wartość - łączy zdolność wyszukiwania informacji z mocą nowoczesnych modeli językowych, tworząc zupełnie nową jakość w obszarze przetwarzania informacji.

• Retrieval – „wyszukiwanie” to pierwszy etap procesu. Na tym etapie system analizuje zapytanie użytkownika i na jego podstawie przeszukuje zewnętrzne źródła danych, takie jak zindeksowane dokumenty, firmowe bazy wiedzy czy bazy danych SQL. Wyszukiwarka semantyczna znajduje te fragmenty informacji, które najlepiej pasują do treści pytania – nie tylko pod względem słów kluczowych, ale też znaczenia i kontekstu. To oznacza, że system nie działa jak tradycyjna wyszukiwarka tekstowa, ale rozumie intencję pytania i potrafi dopasować nawet mniej oczywiste, ale trafne odpowiedzi. Wykorzystując wektorowe bazy danych oraz zaawansowane wyszukiwanie semantyczne, system potrafi szybko pobierać istotne informacje z ogromnych zbiorów danych.
• Augmented – „wzbogacenie” to drugi krok. Po odnalezieniu najbardziej adekwatnych treści system nie przekazuje ich bezpośrednio użytkownikowi, ale dołącza je jako kontekst do zapytania. To znaczy, że zanim model językowy wygeneruje odpowiedź, „czyta” wcześniej znalezione dane i traktuje je jako część pytania. Dzięki temu model nie działa „na ślepo”, ale bazuje na realnych, dopasowanych informacjach. Ten etap pozwala modelowi wyjść poza swoją „wbudowaną” wiedzę i działać jak ekspert, który najpierw coś sprawdzi, zanim się wypowie. Wzbogacenie kontekstu to fundament działania RAG – to właśnie ono pozwala na dynamiczne dostarczanie aktualnych danych do modelu, minimalizując ryzyko halucynacji.
• Generation – „generowanie” to moment, w którym cały proces przekłada się na efekt widoczny dla użytkownika, czyli wygenerowaną odpowiedź. Mając dostęp zarówno do pytania, jak i do wzbogaconego kontekstu, model językowy przystępuje do wygenerowania odpowiedzi w sposób zwięzły i trafny. Generowanie odpowiedzi odbywa się z uwzględnieniem danych aktualizowanych w czasie rzeczywistym, co znacznie zwiększa użyteczność odpowiedzi.

W rezultacie możliwe jest tworzenie odpowiedzi z wykorzystaniem nowych informacji, pozyskanych z odpowiednich dokumentów i firmowych baz danych. RAG jest przykładem wykorzystania sztucznej inteligencji w przetwarzaniu języka naturalnego, szczególnie w zadaniach wymagających specjalistycznej wiedzy i dynamicznego dostępu do informacji.

Jak RAG zmienia podejście do pracy z dużymi modelami językowymi (LLM)?

Retrieval-Augmented Generation (RAG) wprowadza fundamentalną zmianę w sposobie korzystania z dużych modeli językowych (LLM), skutecznie eliminując kilka ich istotnych ograniczeń.

Brak aktualnej wiedzy

Tradycyjne modele językowe są trenowane na statycznych zbiorach danych i nie mają dostępu do informacji, które pojawiły się po zakończeniu ich treningu. Oznacza to, że nie znają bieżących wydarzeń, nowych przepisów, aktualizacji produktów ani zmian w dokumentacji. Retrieval augmented generation (RAG) eliminuje ten problem, umożliwiając pobieranie informacji z aktualnych źródeł wiedzy, co pozwala na precyzyjne generowanie danych oraz dokładniejsze odpowiedzi.
Dzięki temu model może odpowiadać na zapytania użytkowników w oparciu o rzeczywiste i aktualne dane, bez konieczności ponownego trenowania.

Brak specjalistycznej wiedzy

LLMy, mimo swojej ogromnej ogólnej wiedzy, często nie posiadają informacji szczegółowych z bardzo wąskich dziedzin, takich jak procedury wewnętrzne danej organizacji czy specyfika branży technicznej.

Dzięki integracji z bazami danych, dokumentacją i zasobami eksperckimi, systemy RAG są w stanie odpowiadać na pytania użytkownika w kontekście konkretnych zadań wymagających wiedzy eksperckiej. To nadaje modelowi zdolność działania jak wirtualny ekspert, operujący na zasobach wewnętrznych firmy.

Halucynacje

Jednym z najczęściej krytykowanych problemów LLM-ów są halucynacje, czyli sytuacje, w których model generuje fałszywe lub zmyślone informacje w sposób przekonujący. Dzieje się tak, ponieważ model próbuje odpowiedzieć na każde pytanie, nawet jeśli nie ma wystarczającej wiedzy.
Systemy RAG znacząco ograniczają to ryzyko, ponieważ generowanie odpowiedzi odbywa się na podstawie wiarygodnych wyników pozyskanych z odpowiednich dokumentów lub baz danych.
Do systemu RAG często dołączona jest także reguła, by w przypadku braku odpowiednich danych model otwarcie przyznawał: „nie wiem”. Takie podejście minimalizuje błędy i zwiększa zaufanie do wyników.

RAG AI – nowa era przetwarzania informacji

RAG rozwiązuje największe problemy dużych modeli językowych, jednocześnie wykorzystując ich pełną moc w sposób bardziej precyzyjny, aktualny i dostosowany do indywidualnych potrzeb użytkownika.
LLMy, takie jak GPT-4, dysponują ogromną zdolnością do rozumienia języka naturalnego, konstruowania złożonych odpowiedzi, wyciągania wniosków z kontekstu oraz adaptacji do stylu i intencji użytkownika. Ich siła leży w uogólnieniu - potrafią tworzyć teksty, odpowiadać na zapytania użytkowników, pisać kod, podsumowywać dokumenty, tłumaczyć języki i wiele więcej, jednak są ograniczone przez to, co zostało im „wgrane” w trakcie treningu.

To oznacza, że ich wiedza jest statyczna i z czasem się dezaktualizuje, a odpowiedzi mogą opierać się na ogólnych skojarzeniach, a nie na konkretnych danych. RAG (Retrieval-Augmented Generation) przełamuje barierę, wprowadzając do modeli językowych mechanizm dynamicznego dostępu do aktualnych źródeł wiedzy – w tym także firmowych baz danych i repozytoriów eksperckich.
Zamiast zgadywać, model z systemem RAG wyszukuje istotne informacje, w celu wygenerowania odpowiedzi jak najbardziej zgodnej z oczekiwaniami użytkownika. Dzięki temu odpowiedzi są nie tylko trafne, ale można je także zweryfikować i przypisać do konkretnych źródeł.

To znaczący postęp w rozwoju sztucznej inteligencji - połączenie elastyczności modeli językowych z twardą wiedzą tworzy systemy, które odgrywają kluczową rolę w nowoczesnym przetwarzaniu informacji.
RAG zmienia LLM-a w eksperta, który nie tylko zna język i umie się wypowiedzieć, ale także wie, gdzie i jak znaleźć dane niezbędne do udzielenia istotnych odpowiedzi.

Zalety wykorzystania RAG - dokładność, kontekst, oszczędność

Architektura RAG z powodzeniem odpowiada na rosnące wymagania dotyczące dokładności, aktualności i kontekstowości odpowiedzi w różnych zastosowaniach.
To właśnie dzięki wdrożeniu technik Retrieval Augmented Generation możliwe staje się wydajne przechowywanie, przeszukiwanie i wykorzystanie wiedzy w sposób dotąd niedostępny dla samych modeli językowych.

Dokładność

Zanim model językowy wygeneruje odpowiedź, RAG przeszukuje dokumenty, bazę wiedzy lub inne zbiory danych w celu znalezienia istotnych informacji. Dzięki temu wypowiedź jest oparta na faktach, nie na przypuszczeniach. W praktyce oznacza to bardziej wiarygodne, precyzyjne i bezpieczne odpowiedzi, które można zastosować w konkretnych sytuacjach i procesach.

Kontekst

Model „widzi” nie tylko treść pytania, ale też jego otoczenie. RAG dodaje do zapytania odpowiednie fragmenty z wyszukanych materiałów, co pozwala uwzględnić język branżowy, procedury firmowe, historię rozmowy czy niuanse konkretnego przypadku. W efekcie AI nie tylko rozumie pytanie, ale też jego sens w danym kontekście.

Oszczędność

W tradycyjnym podejściu trzeba było na nowo trenować modele językowe, by nadążały za zmianami. Dzięki RAG wystarczy zaktualizować dokumenty - model automatycznie zacznie korzystać z nowych danych. To mniej pracy po stronie zespołu, niższe koszty utrzymania i szybsze wdrożenia rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji.

RAG LLM vs. fine-tuning - co wybrać i kiedy?

Zarówno RAG (Retrieval-Augmented Generation), jak i fine-tuning, czyli dostrajanie modelu, to metody dostosowywania dużych modeli LLM do konkretnych zastosowań, jednak działają w odmienny sposób i sprawdzają się w innych kontekstach zastosowania.

RAG polega na tym, że model w czasie rzeczywistym przeszukuje zewnętrzne źródła wiedzy - dokumenty, bazy danych, artykuły i formułuje odpowiedzi w oparciu o znalezione informacje. Jest to podejście dynamiczne, elastyczne i niezwykle skuteczne, gdy mamy do czynienia z wiedzą, która szybko się zmienia lub której jest zbyt dużo, by w całości „wgrać” ją do modelu.
Ma to kluczowe znaczenie w kontekście przetwarzania ogromnych ilości danych, które często zawierają powiązane informacje istotne dla poprawnego zrozumienia zapytania. Sprawdza się doskonale w firmach, gdzie dokumentacja bywa często aktualizowana lub w systemach asystujących, które muszą bazować na danych wewnętrznych, aktualnych przepisach czy specyfice konkretnego użytkownika.
Dzięki temu RAG staje się potężnym narzędziem w dostarczaniu odpowiednich informacji oraz trafnych odpowiedzi z zachowaniem kontekstu.

Z kolei fine-tuning polega na dalszym trenowaniu modelu na wybranym zbiorze danych, aby „nauczyć” go określonego stylu lub formy wypowiedzi. Jest to rozwiązanie skuteczne, gdy dane są względnie stabilne i nie zmieniają się zbyt często, albo gdy zależy nam na tym, by model „intuicyjnie” znał konkretny język domenowy – np. medyczny, prawniczy czy techniczny - bez konieczności dostarczania mu kontekstu za każdym razem.

Fine-tuning działa najlepiej, gdy dane są - uporządkowane, wysokiej jakości i reprezentatywne dla zadań, które model ma realizować. Jednak ma też swoje ograniczenia - jest kosztowny, trudniejszy do wdrożenia, wymaga fachowej wiedzy i zasobów obliczeniowych, a każda zmiana danych oznacza konieczność przeprowadzenia procesu na nowo.
W dodatku wdrażanie tej techniki wiąże się z pewnymi wyzwaniami operacyjnymi i technologicznymi, zwłaszcza przy pracy na dużych modelach LLM (large language models), które wymagają ogromnych mocy obliczeniowych.

Zastosowania RAG w projektach i firmach

RAG (Retrieval-Augmented Generation) znajduje coraz szersze zastosowanie w projektach komercyjnych, startupach, korporacjach i instytucjach, ponieważ idealnie odpowiada na realne potrzeby związane z dostępem do wiedzy, automatyzacją i wspieraniem pracy zespołów. Jednym z najczęstszych zastosowań są chatboty, które potrafią odpowiadać na pytania pracowników lub klientów na podstawie dokumentacji, regulaminów, procedur czy polityk wewnętrznych. Dzięki RAG, odpowiedzi generowane przez bota są zgodne z obowiązującymi danymi i mogą być natychmiast aktualizowane bez konieczności ingerowania w sam model.

W działach HR wykorzystuje się go do automatycznego odpowiadania na pytania nowych pracowników oraz do personalizacji ścieżki wdrożenia. W obszarze sprzedaży i obsługi klienta RAG umożliwia tworzenie systemów rekomendacyjnych i helpdesków, które dopasowują odpowiedzi do sytuacji klienta i uwzględniają historię jego interakcji lub specyfikę produktu. W sektorze prawnym i medycznym RAG rewolucjonizuje sposób przetwarzania dokumentacji – pozwala szybko znajdować odpowiednie paragrafy, wyroki, opisy przypadków czy wyniki badań, co znacząco przyspiesza analizę i podejmowanie decyzji.

Dzięki elastyczności, łatwości aktualizacji i możliwości integracji z istniejącą infrastrukturą danych, RAG staje się technologią pierwszego wyboru dla firm, które chcą wykorzystać moc modeli językowych w sposób bezpieczny, precyzyjny i praktyczny.

Jak wdrożyć RAG w swoim rozwiązaniu AI lub aplikacji?

Wdrożenie RAG (Retrieval-Augmented Generation) w aplikacji AI polega na zintegrowaniu trzech kluczowych elementów: własnej bazy wiedzy, systemu wyszukiwania informacji pasującej do pytania oraz dużego modelu językowego. Proces ten jest modularny i można go dostosować do różnych przypadków użycia – od chatbotów po systemy rekomendacyjne czy asystentów firmowych.

Na początku należy przygotować dane, z których model będzie korzystał. Mogą to być dokumenty tekstowe, pliki PDF, instrukcje, artykuły, regulaminy lub inne zasoby domenowe. Te dane trzeba przekształcić na tzw. „chunki” - czyli mniejsze fragmenty, które model będzie mógł zrozumieć i analizować w oderwaniu od całej treści. Następnie przekształca się je w wektory za pomocą tzw. embeddingów – to proces, w którym tekst zamieniany jest na liczby odzwierciedlające jego znaczenie. Do tego celu można użyć np. OpenAI, Hugging Face, Cohere czy modeli lokalnych.

Tak przygotowane dane należy zaindeksować w wektorowej bazie danych – np. FAISS, Qdrant, Weaviate czy Pinecone. To właśnie ta baza umożliwia błyskawiczne wyszukiwanie najbardziej pasujących fragmentów wiedzy na podstawie zapytania użytkownika. Gdy użytkownik zada pytanie, system najpierw tworzy embedding tego pytania, a następnie wyszukuje najbardziej trafne fragmenty z bazy wiedzy. Te fragmenty są dołączane jako kontekst do pytania, tworząc tzw. „prompt z kontekstem”.

Następnie uruchamiany jest duży model językowy (np. GPT-4, Claude, Mistral, LLaMA), który - korzystając z pytania i kontekstu, generuje odpowiedź. Dzięki temu model nie musi „zgadywać”, ale korzysta z aktualnych, zewnętrznych danych. Ważnym elementem jest tu prompt engineering, czyli właściwe sformułowanie zapytań do modelu, tak by odpowiedź była trafna i oparta na dostarczonych źródłach.

W tego typu zastosowaniach RAG demonstruje praktyczną siłę sztucznej inteligencji – umożliwia automatyczne generowanie odpowiedzi, wspieranie procesów decyzyjnych i prowadzenie analiz, takich jak analiza sentymentu w czasie rzeczywistym, z uwzględnieniem i wykorzystaniem nowych danych. Dzięki integracji z istniejącą infrastrukturą wiedzy, RAG pozwala wykorzystać sztuczną inteligencję w sposób zorientowany na konkretne potrzeby biznesowe i operacyjne.

Przyszłość RAG – w jakim kierunku rozwija się ta technologia?

Technologia RAG znajduje się dziś na bardzo dynamicznej ścieżce rozwoju i jest jednym z głównych kierunków rozwoju nowoczesnych systemów AI. To nie tylko praktyczne rozszerzenie możliwości dużych modeli językowych, ale fundament nowej generacji inteligentnych aplikacji, które potrafią łączyć język, wiedzę i kontekst w sposób skalowalny i zrozumiały dla człowieka.

Jednym z najważniejszych kierunków rozwoju RAG jest automatyzacja i inteligencja w warstwie retrieval. Zamiast prostego przeszukiwania najbliższych semantycznie fragmentów, pojawiają się mechanizmy pozwalające dynamicznie oceniać jakość wyników, łączyć wiele źródeł wiedzy, filtrować dane w zależności od typu zapytania czy preferencji użytkownika.

Drugim silnym trendem jest integracja z wiedzą multimodalną – tekst, obrazy, dźwięki, wykresy czy dane tabelaryczne zaczynają być przetwarzane wspólnie. RAG przestaje być techniką czysto tekstową i staje się uniwersalnym interfejsem do wielomodalnych źródeł informacji. Już teraz prowadzone są badania nad systemami, które potrafią np. przeszukiwać dokumentację techniczną, a następnie pokazać użytkownikowi odpowiedni wykres, schemat lub fragment wideo jako część odpowiedzi.

W kontekście zastosowań, coraz większą rolę odgrywa personalizacja - RAG przestaje być tylko „asystentem ogólnym”, a staje się systemem uczącym się preferencji konkretnego użytkownika lub zespołu. W połączeniu z historią zapytań, profilem czy kontekstem operacyjnym, RAG może nie tylko odpowiadać, ale też przewidywać potrzeby i proaktywnie podpowiadać informacje.

Technologia zmierza też w stronę większej przejrzystości i kontroli nad jej działaniem. Użytkownicy biznesowi i techniczni chcą wiedzieć, z jakich źródeł pochodzi odpowiedź, jak została wygenerowana i czy można jej ufać. W związku z tym rozwijane są mechanizmy cytowania źródeł, ocen trafności i śledzenia przepływu informacji w modelu.

Rozwijają się również agenci RAG, czyli systemy, które same decydują, kiedy i jak wykonać wyszukiwanie, jak je połączyć z innymi działaniami (np. wykonaniem polecenia, wysłaniem maila, wypełnieniem formularza), i jak dopasować sposób generowania odpowiedzi do konkretnego celu.

Przyszłość RAG to nie tylko narzędzie do „lepszych odpowiedzi” - to nowa warstwa infrastruktury AI, która pozwala modelom uczyć się w czasie rzeczywistym, adaptować do rzeczywistości i działać na danych użytkownika bez naruszania ich prywatności. W połączeniu z lokalnymi modelami, otwartymi standardami i coraz tańszą infrastrukturą, RAG może w najbliższych latach stać się standardem w inteligentnych aplikacjach codziennego użytku. Jeśli myślisz o wdrożeniu własnego chatbota AI, który realnie wspiera użytkowników dzięki RAG - odezwij się do nas. Chętnie pokażemy, jak możesz wykorzystać go w swojej firmie.