RAG: Jak AI získává znalosti z externích dokumentů

RAG: jak AI získává znalosti z externích dokumentů

RAG (Retrieval-Augmented Generation) propojuje jazykový model s vyhledáváním relevantních informací v externích zdrojích. Díky tomu může AI při tvorbě odpovědi využívat například firemní dokumentaci, interní znalostní bázi nebo aktuální odborné materiály, nejen informace získané během trénování.

Jak funguje RAG

Proces RAG obvykle začíná tím, že systém rozdělí dokumenty na menší části a uloží je tak, aby v nich bylo možné rychle vyhledávat. Když uživatel položí otázku, systém nejprve najde části dokumentů, které s ní významově souvisejí. Tyto podklady následně předá jazykovému modelu, který z nich sestaví odpověď v přirozeném jazyce.

Odpověď tak vychází z dostupných externích informací, nikoli pouze z obecných znalostí modelu. Podle návrhu systému lze uvádět také zdroje, ze kterých model při odpovídání čerpal.

Proč se RAG používá

Samotný jazykový model nemusí znát interní nebo nedávno aktualizované informace. RAG umožňuje doplnit jeho odpovědi o obsah, který není součástí trénovacích dat. Pokud se dokumenty změní, lze aktualizovat vyhledávanou znalostní bázi bez nutnosti znovu trénovat celý model.

Tento přístup může také omezit nepřesné odpovědi. Model dostává k dispozici konkrétní podklady, o které se může opřít. Výsledek však stále závisí na kvalitě dokumentů, vyhledávání i samotného jazykového modelu.

Kde lze RAG využít

• Firemní asistenti: odpovídají na dotazy zaměstnanců podle interních směrnic, návodů a dalších dokumentů.
• Zákaznická podpora: vyhledává informace v produktové dokumentaci, databázi častých dotazů nebo reklamačních postupech.
• Práce s odbornými materiály: pomáhá hledat relevantní pasáže ve větších souborech dokumentů a připravovat jejich přehledy.
• Právní a technické informace: umožňuje rychleji dohledat související obsah ve smlouvách, normách nebo technických příručkách.

Na co myslet při nasazení

Pro spolehlivé výsledky je důležitá aktuální a kvalitní znalostní báze. Dokumenty je třeba vhodně připravit, rozdělit na smysluplné části a nastavit vyhledávání tak, aby systém našel podklady odpovídající dotazu. Pozornost je nutné věnovat také přístupovým právům, ochraně citlivých údajů a ověřování odpovědí.

RAG tedy nenahrazuje jazykový model, ale rozšiřuje jeho schopnosti o vyhledávání v externích dokumentech. Díky tomu může AI poskytovat odpovědi založené na konkrétnějších a aktuálnějších informacích, přičemž jejich přesnost závisí na kvalitě celého řešení.