Czym jest RAG? Jak działa Retrieval-Augmented Generation

Modele AI tworzą odpowiedzi na podstawie wiedzy zdobytej podczas treningu. Nie znają więc automatycznie polityk firmy, jej produktów ani informacji powstałych po treningu. RAG (Retrieval-Augmented Generation) rozwiązuje ten problem: wyszukuje istotne informacje zewnętrzne i przekazuje je modelowi przed udzieleniem odpowiedzi.

RAG opiera odpowiedzi AI na faktycznych dokumentach firmy. agent obsługi klienta korzystający z RAG może sprawdzić aktualne zasady zwrotów lub specyfikację produktu przed odpowiedzią, co zmniejsza ryzyko halucynacji.

Z tego przewodnika dowiesz się, co RAG oznacza w AI, jak współdziałają wyszukiwanie i generowanie oraz czym RAG różni się od samodzielnego LLM-a. Omówimy też ograniczenia RAG, jego zastosowania w generatywnych aplikacjach AI i sposób, w jaki wspiera wyszukiwanie wiedzy w agentach AI.

Podsumowanie

• RAG łączy system wyszukiwania z modelem generatywnym, aby model mógł korzystać z informacji wykraczających poza dane treningowe.
• Wiedza wyszukiwana przez RAG znajduje się poza modelem, więc można ją aktualizować bez ponownego trenowania.
• ElevenAgents automatycznie korzysta z RAG, gdy baza wiedzy jest zbyt duża, by zmieścić się bezpośrednio w kontekście modelu. Dzięki temu odpowiedzi pozostają szybkie i dokładne nawet przy dużych, złożonych bazach wiedzy.

Czym jest RAG w AI?

RAG to architektura systemu zbudowana wokół LLM-a, która dostarcza mu informacje zewnętrzne, takie jak wytyczne marki, instrukcje produktów, artykuły z bazy wiedzy czy wewnętrzne bazy danych. Dzięki temu AI może pracować z informacjami specyficznymi dla firmy, a jej odpowiedzi uwzględniają aktualne zasady, prywatną wiedzę i dane firmy, na których model nigdy nie był trenowany.

LLM może też jednocześnie uwzględnić tylko ograniczoną ilość informacji — to jego okno kontekstowe. Duża firmowa baza wiedzy może szybko przekroczyć ten limit, dlatego RAG przechowuje informacje poza LLM-em i wyszukuje tylko fragmenty potrzebne do bieżącego pytania.

Nazwa opisuje przepływ informacji w systemie:

• Retrieval: Wyszukuje w podłączonych źródłach, takich jak dokumenty zasad, logi helpdesku czy pliki magazynowe, treści pasujące do zapytania użytkownika.
• Augmented: Dodaje najtrafniejsze znalezione fragmenty do kontekstu promptu.
• Generation: Wykorzystuje zapytanie użytkownika i znaleziony kontekst, by utworzyć odpowiedź.

RAG wspiera też grounding, czyli oparcie odpowiedzi AI na konkretnych informacjach źródłowych. Dostarcza LLM-owi odpowiednie materiały do wykorzystania przy generowaniu odpowiedzi. Na przykład gdy klient pyta o zasady gwarancji, system RAG pobiera odpowiednie warunki z dokumentacji firmy i przekazuje je LLM-owi, aby na ich podstawie odpowiedział.

Jak działa Retrieval-Augmented Generation?

System RAG przygotowuje zewnętrzną wiedzę do wyszukiwania, znajduje informacje najbardziej istotne dla pytania użytkownika i przekazuje je LLM-owi jako kontekst przed wygenerowaniem odpowiedzi.

Implementacje RAG różnią się złożonością. Podstawowy RAG korzysta z prostego procesu wyszukaj i wygeneruj, a bardziej zaawansowane podejścia mogą obejmować przekształcanie zapytań, filtrowanie, reranking lub inne techniki wyszukiwania. 

Proces RAG zwykle przebiega w pięciu krokach:

1. Przygotowanie wiedzy: Dokumenty dzieli się na mniejsze fragmenty (proces zwany „chunkingiem”), przekształca w matematyczne reprezentacje zwane embeddingami i zapisuje w przeszukiwalnym indeksie lub wektorowej bazie danych.
   
   
2. Przetwarzanie zapytania: System interpretuje pytanie użytkownika, a w bardziej zaawansowanych systemach RAG zmienia jego formę lub doprecyzowuje je przed wyszukiwaniem.
   
   
3. Wyszukiwanie istotnych fragmentów: Moduł wyszukujący przeszukuje zindeksowaną bazę wiedzy, by znaleźć fragmenty tekstu najlepiej pasujące do zapytania.
   
   
4. Dodanie kontekstu do zapytania modelu: Wybrane fragmenty są przesyłane do LLM-a wraz z pytaniem użytkownika, odpowiednimi instrukcjami i historią rozmowy.
   
   
5. Generowanie odpowiedzi: LLM tworzy odpowiedź, wykorzystując znalezione materiały jako część kontekstu.

Wiele systemów RAG uruchamia wyszukiwanie wybiórczo, jako narzędzie zewnętrzne. ElevenAgents pozwala zespołom włączyć RAG dla bazy wiedzy bezpośrednio w ustawieniach agenta. System wykorzystuje też przekształcanie zapytań, by podczas kolejnych pytań w rozmowie zamienić wcześniejszy dialog i niejasne odniesienia w precyzyjne, samodzielne zapytanie wyszukiwania.

Aby zapewnić szybkie odpowiedzi, ElevenLabs stworzyło też architekturę model racing, która wysyła każde zapytanie równolegle do wielu modeli przekształcających zapytania i wykorzystuje pierwszą poprawną odpowiedź. To podejście skróciło medianę opóźnienia RAG o połowę, z 326 ms do 155 ms. Dzięki temu wyszukiwanie jest wystarczająco szybkie, by zachować naturalny tok rozmowy, nawet gdy uruchamia je duża baza wiedzy.

Czym różnią się LLM-y od modeli RAG?

LLM to model, który rozumie i generuje język. RAG to architektura wokół LLM-a, która wyszukuje informacje zewnętrzne, gdy aplikacja ich potrzebuje.

Oto co zmienia połączenie LLM-a z RAG:

„Model RAG” bywa skrótem dla LLM-a działającego w systemie RAG. Na przykład firma może powiedzieć, że używa „modelu RAG” do obsługi klienta, choć faktycznie korzysta z LLM-a, który przed wygenerowaniem odpowiedzi wyszukuje odpowiednie treści z centrum pomocy lub dokumentów zasad. 

Ograniczenia modeli RAG w praktycznych zastosowaniach

RAG poprawia dostęp do istotnej wiedzy firmowej przechowywanej poza LLM-em, ale wyszukiwanie ma własne ograniczenia i nie gwarantuje poprawnej odpowiedzi. Główne ograniczenia dotyczą tego, co system wyszukuje, co przesyła do modelu i jak model odpowiada: 

• Jakość wyszukiwania: Jeśli system pominie najtrafniejszy fragment, LLM zaczyna z niepełnym lub słabym kontekstem. Źle sformułowane zapytania, słabe dopasowania semantyczne lub niejednoznaczne sformułowania mogą skierować wyszukiwanie w złą stronę. 
• Jakość źródeł: Nieaktualne, sprzeczne lub niepełne dokumenty mogą prowadzić do niewiarygodnych odpowiedzi.
• Wybór kontekstu: Nietrafny chunking lub wyszukiwanie może usunąć potrzebne szczegóły albo dodać niepowiązane informacje.
• Dodatkowe opóźnienie: Wyszukiwanie i przetwarzanie zapytania odbywają się przed generowaniem, co może spowolnić odpowiedzi w aplikacjach działających w czasie rzeczywistym.
• Błędy generowania: LLM może nadal błędnie zinterpretować znalezione informacje lub dodać niepotwierdzone twierdzenia.

RAG może zmniejszyć ryzyko halucynacji, ale nie eliminuje go całkowicie. Dokładne wyniki nadal zależą od dobrze utrzymanych źródeł, skutecznego wyszukiwania i kontroli końcowej odpowiedzi.

RAG w generatywnej AI: praktyczne zastosowania i korzyści

RAG jest najbardziej przydatny, gdy aplikacja AI potrzebuje informacji często się zmieniających, należących do organizacji lub zbyt obszernych, by umieszczać je w każdym zapytaniu do modelu. 

Oto gdzie RAG ma największe znaczenie:

Nadążanie za często aktualizowanymi informacjami

RAG pomaga zespołom zachować zgodność odpowiedzi AI z aktualnymi danymi o produktach, cenach, zasadach i zapasach. Zespoły mogą niezależnie aktualizować informacje źródłowe, a RAG pobiera właściwą wersję, gdy ktoś zada pytanie. Na przykład agent kwalifikacji leadów może pobrać najnowsze ceny lub szczegóły planów podczas kwalifikowania rozmówcy kontaktującego się z firmą.

Korzystanie z prywatnej lub specjalistycznej wiedzy

Część wiedzy jest prywatna lub specjalistyczna, a nie publiczna — na przykład wewnętrzne zasady, dokumentacja techniczna czy treści wsparcia przeznaczone dla konkretnego zespołu. RAG pozwala agentowi wyszukiwać bezpośrednio w tych źródłach zamiast polegać wyłącznie na informacjach publicznych lub wbudowanych w model. 

Na przykład wewnętrzny agent helpdesku IT lub HR może wyszukać informacje w bazie wiedzy HR, by odpowiedzieć na pytania o świadczenia pracownicze, zamiast przeszukiwać publiczną dokumentację, która ich nie zawiera.

Przeszukiwanie dużych baz wiedzy

RAG pomaga, gdy firma ma znacznie więcej dokumentacji, niż LLM może uwzględnić w jednym zapytaniu. Zamiast przesyłać całą kolekcję do modelu, pobiera tylko fragmenty istotne dla bieżącego pytania. W sprzedaży asystent techniczny może przeszukiwać instrukcje produktów, by podczas rozmowy znaleźć odpowiednie wymagania.

Zacznij korzystać z ElevenAgents i zaawansowanych rozwiązań RAG

ElevenAgents umożliwia zespołom tworzenie głosowych i czatowych agentów AI, którzy korzystają z RAG i podłączonych źródeł wiedzy — zarówno przez platformę internetową no-code, jak i API dla zespołów, które chcą osadzić agentów bezpośrednio w swoich produktach. 

W przypadku agentów z RAG zespoły mogą dodawać dokumenty, adresy URL lub tekst do bazy wiedzy i pobierać tylko informacje istotne dla każdego zapytania.

ElevenLabs zoptymalizowało też wyszukiwanie dla rozmów w czasie rzeczywistym, zmniejszając medianę opóźnienia RAG z 326 ms do 155 ms w architekturze ElevenAgents. Zespoły tworzące z ElevenAgents otrzymują te możliwości wyszukiwania od razu — niezależnie od tego, czy konfigurują agenta w panelu, czy tworzą rozwiązanie z użyciem API.

Zacznij tworzyć z ElevenAgents lub skontaktuj się z naszym zespołem, aby omówić najlepszą konfigurację dla twojej aplikacji.

FAQ o RAG