Агентный ИИ и RAG: как поиск по источникам снижает галлюцинации

Языковые модели галлюцинируют, потому что не проверяют источники

Большие языковые модели (LLM) быстро развиваются и дают пользователям широкие возможности для создания текстов и поиска информации. Но у них есть ограничения, и одно из главных — ненадёжность части ответов.

Модели иногда «галлюцинируют»: дают ответы, которые на первый взгляд кажутся точными, а при проверке оказываются ошибочными или неточными. Одна из ключевых причин — модель не может проверить информацию по внешним источникам. LLM работает на данных, на которых её обучили. Без доступа к актуальной информации в реальном времени она не всегда отвечает корректно.

Что такое RAG: генерация с расширенным поиском

Генерацию с расширенным поиском (Retrieval-Augmented Generation, RAG) разработали, чтобы решить проблему ненадёжных данных и повысить точность ответов ИИ-моделей. Идея RAG — соединить возможности генеративной модели с поиском актуальной информации во внешних источниках.

Когда пользователь вводит запрос, LLM отвечает не только по своему внутреннему набору данных — сначала она получает инструкцию найти релевантную информацию. Искать можно в открытых источниках, например в интернете, или в закрытых системах вроде внутренней базы знаний компании. Система находит сведения, которые точнее всего отвечают на запрос, и передаёт их модели, а та строит ответ с опорой на них. В результате ответ становится достовернее и опирается на проверенные данные.

Когда нужен RAG

RAG особенно полезен в сложных и узкоспециализированных запросах. Он нужен там, где важны точность, актуальность и надёжность данных: когда модель должна опираться не на память, а на свежие сведения или документы компании.

Как работает RAG по шагам

1. Запрос пользователя. Пользователь задаёт вопрос, на который нужен развёрнутый ответ.
2. Поиск релевантной информации. Ещё до генерации система ищет по запросу сведения в выбранных источниках — открытых базах данных или внутренних системах. Источники можно специально подобрать под конкретную задачу или нишу.
3. Дополнение запроса. Найденные фрагменты добавляют к запросу пользователя и передают модели вместе с ним.
4. Генерация ответа. LLM формирует ответ, опираясь и на свои внутренние данные, и на найденные сведения.
5. Пояснение точности. В конце модель может объяснить, почему ответ верен, и сослаться на найденные источники и их надёжность.

Что даёт RAG: точность, свежесть и доверие

Главное преимущество RAG — заметно более точные и надёжные ответы. Модель опирается не только на внутреннюю базу, но и на актуальные данные.

• Доступ к актуальной информации. LLM может обновлять ответы в реальном времени, сверяясь с внешними источниками.
• Меньше ошибок. Проверка по внешним источникам заметно снижает риск «галлюцинаций» — генерации некорректной информации.
• Больше доверия к результату. Когда ответ опирается на конкретные источники, пользователь получает не только результат, но и обоснование.

RAG — рабочий инструмент для продакта

RAG — новый этап в развитии больших языковых моделей, который заметно повышает их эффективность. Модель не просто генерирует текст, а опирается на достоверные источники. Поэтому RAG незаменим в задачах, где нужны точность, актуальность и надёжность данных.

Для продакт-менеджеров, маркетологов и других специалистов, которые работают с данными и ИИ, RAG становится важной частью рабочего арсенала.