Понятие
RAG
RAG
RAG — это подход, когда нейросеть перед ответом сначала находит нужные документы в вашей базе и отвечает по ним, а не только по тому, что запомнила при обучении. Так ответ опирается на ваши актуальные данные.
Что это
Что такое rag
RAG соединяет поиск и генерацию. Вопрос превращается в запрос к базе знаний, оттуда достаются самые подходящие куски текста, и эти куски подаются модели вместе с вопросом. Модель отвечает, опираясь на найденное, и часто ссылается на источник. Так система отвечает по свежим и приватным данным, которых в обучении не было. На RAG построены почти все «чаты по своим документам».
Отличие
Чем отличается от обычного запроса к ChatGPT
Обычный чат отвечает по тому, что модель запомнила при обучении, и про ваши документы ничего не знает. RAG сначала ищет ответ в вашей базе и только потом генерирует, опираясь на найденное. Вывод: чистый чат хорош для общих знаний, RAG нужен, когда ответ должен строиться на ваших файлах, свежих или закрытых данных, а не на памяти модели.
Зачем сейчас
Почему это важно сейчас
RAG — главный рабочий способ снизить галлюцинации и научить ИИ отвечать по корпоративным и личным данным. На нём построены базы знаний с ИИ-поиском и «второй мозг», поэтому это базовый кирпич прикладных продуктов 2026.
Практика
Статьи, где упоминается это понятие
Платформа и сообщество, где я по шагам показываю, как поставить ИИ на рутину: контент, код, продажи, аналитика. Заходи и забирай рабочие связки, которыми пользуюсь сам.
Вступить в ИИ-офисtelegram
Канал с полезными материалами про нейросети
Разборы, новые инструменты и приёмы по ИИ — то, чем пользуюсь сам, без воды. Подпишись, чтобы не потерять.
