Что такое RAG и корпоративная база знаний ИИ простыми словами

Обычная нейросеть отвечает на основе того, чему её обучили, — и иногда уверенно выдумывает факты («галлюцинирует»). Для бизнеса это проблема: модель не знает ваших регламентов, цен и договоров. Решение — RAG.

Что такое RAG простыми словами

RAG (Retrieval-Augmented Generation) — это подход, при котором нейросеть перед ответом ищет релевантные фрагменты в вашей базе документов и отвечает на их основе. Проще говоря: модель сначала «читает» ваши документы, а потом отвечает по ним.

Как это работает

• Загрузка — вы добавляете документы, регламенты, договоры и вики в базу знаний;
• Индексация — платформа разбивает их на фрагменты и строит поисковый индекс;
• Поиск — на вопрос система находит самые релевантные фрагменты;
• Ответ — нейросеть формирует ответ на их основе, со ссылкой на источник.

Чем RAG отличается от дообучения модели

Дообучение (fine-tuning) меняет саму модель — это дорого, долго и требует передачи данных. RAG не трогает модель: знания подключаются «сверху» через базу документов. Обновили документ — ответы сразу учитывают новую версию, без переобучения.

Зачем это компании

• Ответы по внутренним регламентам и документам — быстрее онбординг и поддержка;
• Меньше ошибок в фактах, ценах, условиях;
• Данные не уходят на сторону — база в вашем корпоративном контуре;
• Работает поверх любой модели (ChatGPT, Claude, Gemini).

Как это устроено в платформе — см. корпоративная база знаний Neurocorp.