Главная/Глоссарий/RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Что такое RAG (Retrieval-Augmented Generation)

RAG (Retrieval-Augmented Generation) — подход, который позволяет LLM отвечать по вашей базе знаний без переобучения. Объясняем как работает в 2026 году.

Также: Retrieval-Augmented Generation, RAG-система, RAG подход4 минуты чтения

Что такое RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Кратко. RAG (Retrieval-Augmented Generation) — это подход, при котором LLM отвечает не только по своим обученным знаниям, но и подтягивает релевантные куски из вашей базы документов. Базовая основа корпоративных чат-ботов «по своей документации».

Подробнее

У любой LLM (GPT-5.4, Claude, Gemini) есть два ограничения: знания заморожены на дату обучения (knowledge cutoff) и нет доступа к вашим частным документам. RAG — способ обойти оба ограничения без дорогостоящего fine-tuning'а.

Принцип работы: ваши документы (договоры, статьи, FAQ) разбиваются на фрагменты (chunks), каждый превращается в embedding-вектор и сохраняется в векторной БД (Pinecone, Weaviate, pgvector). Когда пользователь задаёт вопрос — система сначала ищет 3-10 наиболее релевантных фрагментов через косинусное сходство, и подсовывает их в контекст LLM перед запросом. LLM генерирует ответ опираясь не на «знания вообще», а на конкретные ваши документы.

В 2026 году RAG — стандарт корпоративного применения LLM. Конкурируют с длинным контекстом (1М+ токенов): для маленьких баз (до ~100 страниц) проще загружать всё в контекст; для больших — RAG обязателен.

Примеры

  • Корпоративный чат-бот по внутренней документации
  • ChatGPT с включённой опцией «search the web»
  • Сервисы вроде Perplexity, you.com — RAG поверх LLM
  • Базы знаний компаний: Notion AI, Confluence AI

Частые вопросы

Что такое RAG в нейросетях простыми словами?

RAG — это «открытая книга» для LLM. Перед ответом модель сначала ищет нужные фрагменты в вашей базе документов, и только потом генерирует ответ опираясь на найденное. Так нейросеть может отвечать по вашим частным знаниям не зная их «по обучению».

Чем RAG отличается от fine-tuning?

Fine-tuning — переобучение модели на ваших данных (дорого, долго, нужен ML-инженер). RAG — простой поиск + подсовывание контекста (дёшево, быстро, реализуется за день). RAG почти всегда даёт лучшее соотношение цены и качества.

Можно ли сделать RAG-систему на ГПТ Россия?

Да. На gptrf.ru есть OpenAI-совместимое API для embedding-моделей и LLM. Подключаете векторную БД (pgvector, Pinecone), настраиваете поиск + LLM-вызов и получаете готовый чат-бот по своей базе.

Когда RAG лучше длинного контекста?

Когда документов больше 50-100 страниц. Длинный контекст (1М токенов в Claude/GPT-5.4) хорош для разовых задач анализа документа целиком. RAG — для постоянной работы с большой базой, где нужен только релевантный фрагмент.

Попробовать на практике. Зарегистрируйтесь в gptrf.ru — получите 50 ₽ бонусом, без VPN, оплата в рублях. Зарегистрироваться →
Связанные термины
LLM (большая языковая модель)Prompt engineering (промт-инжиниринг)