Co to jest RAG?
RAG to sposób na to, żeby LLM (np. ChatGPT) odpowiadał na podstawie twoich własnych danych. Najpierw wyszukujemy w twoich dokumentach najpotrzebniejsze fragmenty, potem dajemy je modelowi z poleceniem 'odpowiedz na bazie tego'.
Wyjaśnienie
RAG (Retrieval-Augmented Generation) łączy dwa kroki. Krok 1 — Retrieval: użytkownik zadaje pytanie, system wyszukuje w bazie wiedzy (twoich dokumentach, FAQ, archiwum) najbardziej pasujące fragmenty (zazwyczaj przez embedding + vector search). Krok 2 — Generation: model językowy (Claude, GPT) dostaje pytanie + znalezione fragmenty + instrukcję 'odpowiedz na podstawie tych fragmentów'. Wynik to odpowiedź zakorzeniona w realnych danych, nie wymyślona.
Kiedy ma sens
Gdy chcesz, żeby AI znał TWOJE dane: dokumentacja produktu, FAQ klientów, archiwum kancelarii, baza wewnętrznej wiedzy. Bez RAG-u model halucynuje — wymyśla informacje, których nie zna.
Przykłady
- Czat z dokumentacją produktu — bot odpowiada na pytania klientów na bazie waszego FAQ
- Wyszukiwarka wewnętrzna — pracownik pyta 'jaka jest procedura X', dostaje odpowiedź z dokumentu firmowego
- Asystent prawny — wyszukuje precedensy w archiwum kancelarii
Powiązane terminy
Potrzebujesz integracje AI?
Czat z bazą wiedzy, wyszukiwanie semantyczne, automatyzacja obsługi maila.
Zobacz pełną stronę usługi albo napisz do nas.
Chcesz porozmawiać?
Pierwsza rozmowa i wstępna estymata są bezpłatne. Odpowiadamy w ciągu jednego dnia roboczego — z ręki człowieka, nie formularza.