RAG AI z Twoimi dokumentami.

DefinicjaRAG (Retrieval-Augmented Generation) to sposób budowy asystentów AI, w którym model językowy przed odpowiedzią wyszukuje pasujące fragmenty w dokumentach firmy, np. w ofercie, regulaminie czy instrukcjach, i pisze odpowiedź na ich podstawie. Dzięki temu odpowiada aktualną wiedzą firmy i może wskazać, skąd ją wziął.

Jak działa RAG?

1. Przygotowanie wiedzy. Dokumenty firmy są dzielone na krótkie fragmenty i zapisywane tak, żeby dało się je szybko wyszukiwać po znaczeniu, a nie tylko po słowach.
2. Wyszukanie. Gdy ktoś zadaje pytanie, system znajduje kilka fragmentów, które najlepiej do niego pasują.
3. Odpowiedź. Model językowy dostaje pytanie razem z tymi fragmentami i pisze odpowiedź tylko na ich podstawie, najlepiej ze wskazaniem źródła.

Model nie „uczy się” Twoich dokumentów na stałe. Za każdym razem dostaje tylko to, co pasuje do pytania. Gdy zmienisz cennik, wystarczy podmienić dokument.

Do czego RAG przydaje się w firmie?

• Chatbot na stronie, który odpowiada z oferty, cennika i FAQ, a nie zgaduje.
• Wewnętrzny asystent dla zespołu: procedury, instrukcje, umowy, dokumentacja produktów.
• Obsługa klienta: podpowiedź odpowiedzi na maila na podstawie wcześniejszych ustaleń i regulaminu.

Różnicę między chatbotem, który tylko odpowiada, a agentem, który coś robi w systemach, opisuję w artykule Chatbot czy agent AI.

Czego RAG nie załatwi?

RAG jest tak dobry jak dokumenty, które dostanie. Jeśli oferta jest nieaktualna albo dwa dokumenty mówią co innego, asystent powtórzy ten bałagan. Zmniejsza ryzyko zmyślania (halucynacji), ale go nie usuwa, dlatego dobry asystent przyznaje, gdy czegoś nie znalazł, i przekazuje sprawę człowiekowi. Trzeba też ustalić, kto ma dostęp do jakich dokumentów, żeby asystent nie pokazał komuś danych, których ta osoba nie powinna widzieć.