Czym jest RAG (retrieval-augmented generation)?
RAG, czyli retrieval-augmented generation, to podejście AI, w którym model najpierw wyszukuje odpowiednie fragmenty w tekście źródłowym, a dopiero potem generuje odpowiedź opartą na nich.
Zwykły duży model językowy opiera się na wiedzy utrwalonej podczas treningu i jest podatny na halucynacje. RAG rozwiązuje to za pomocą kroku wyszukiwania: po otrzymaniu pytania system znajduje w korpusie (książka, PDF, baza wiedzy) najbardziej pasujące fragmenty, przekazuje je modelowi jako kontekst i dopiero wtedy prosi o odpowiedź.
Efekt: odpowiedź wskazuje konkretne fragmenty i pozostaje powiązana z tekstem źródłowym, a nie z danymi treningowymi modelu. Dlatego RAG stał się standardem w funkcjach „rozmawiaj z dokumentem”, w botach wsparcia opartych na bazie pomocy oraz w wyszukiwarkach AI, które muszą cytować źródła.
Jakość systemu RAG zależy od trzech rzeczy: jak źródło dzieli się na fragmenty (akapit, sekcja, zdanie), jak fragmenty są przedstawiane wektorowo do wyszukiwania po podobieństwie i jak model został wyuczony korzystania z pobranego kontekstu. Słabość choć w jednym z tych trzech daje odpowiedzi, które na zewnątrz wyglądają na ugruntowane, a w istocie są błędne.
Summio używa RAG, aby każde stwierdzenie w streszczeniu lub odpowiedzi czatu powiązać z konkretnym fragmentem książki, transkrypcji wideo, artykułu lub PDF. Jeśli silnik nie może pokazać fragmentu, stwierdzenie nie pojawia się w druku. Polityka wierności źródłu sprawia, że Summio zasługuje na zaufanie poważnego czytelnika.
Dowiedz się więcej o Summio →Najczęstsze pytania
Jaka jest różnica między RAG a fine-tuningiem?
Fine-tuning „zapisuje” nową wiedzę w wagach modelu — jest wolny, drogi i aktualizuje się tylko poprzez ponowne trenowanie. RAG nie zmienia modelu, tylko kontekst pobierany dla każdego zapytania: aktualizacja wiedzy oznacza ponowne indeksowanie dokumentów, bez retreningu.
Czy RAG całkowicie eliminuje halucynacje?
Znacznie je redukuje, ale nie eliminuje całkowicie. Model może źle odczytać pobrany fragment, pominąć go lub zbudować błędną syntezę z poprawnych fragmentów. Polityka obowiązkowych cytatów (brak fragmentu — brak odpowiedzi) zamyka większość pozostałej luki.
Gdzie używa się RAG?
W wyszukiwarkach AI (Perplexity, ChatGPT Search, Claude z dostępem do sieci), w „rozmowach” z dokumentami wewnętrznymi, w botach wsparcia opartych na bazie pomocy i w aplikacjach czytelniczych takich jak Summio. Wszędzie, gdzie odpowiedź musi być zakotwiczona w konkretnym źródle.