Бұл жазба автоматты түрде аударылған. Бастапқы тіл: Орысша
Клиенттермен жұмыс жасай отырып, біз жиі сұрақ қоямыз: "Rag деген не және оны бизнесте жұмыс істеу үшін қалай жинау керек?». Біз барлығына түсінікті болу үшін қарапайым түсініктеме беруді шештік.
Егер жолда ақ дақтар қалса, түсініктемелерде хабарлаңыз. Біз материалды жаңартамыз, даулы жерлерді ашамыз және нақты енгізулерден тәжірибе қосамыз.
Retrieval — Augmented Generation-бұл үлкен тілдік модельді "басынан" емес, өзекті фактілерге жауап беру тәсілі. Мәні қарапайым, біз пайдаланушының сұрағына сырттан табылған мәліметтерді қосамыз (білім қорынан, файлдардан, веб-көздерден) және осы жиынтықтың барлығын LLM-ге береміз. Нәтижесінде модель контекстке сүйенеді және дәл, тексерілетін жауап береді.
Егер біз, мысалы, " император пингвинінің орташа биіктігі қандай?"онда алдымен шындықтың қайнар көзі қажет-энциклопедия, сараптамалық сайттар және т.б. — содан кейін бұл үзінді сұраққа қойылады. Модель болжамайды-ол оқиды.
Әр апта сайын өзгеретін FAQ моделін үнемі жетілдіріп отыру жаман идея. Қымбат және сенімсіз. Сұраққа сәйкес мақалаларды тауып,олардың бөліктерін сұрауға қою әлдеқайда жақсы. Модель білім қорының өзекті бөлімдеріне сүйене отырып жауап қалыптастырады.
Бұл атауды сипаттайды: retrieval (фактілерді іздеу) → augmentation (сұрауға қосу) → generation (табылған жауапты ескере отырып жауап қалыптастыру).
- Біз құжаттарды кесектерге кесеміз-100-1000 сөзден тұратын кішкене фрагменттер.
- Біз кесектерді векторларға (эмбеддингтерге) кодтаймыз — мағынаның сандық көрінісін аламыз.
- Біз векторлық қоймаға қосамыз — мағынасына жақын фрагменттерді жылдам іздеу үшін.
- Біз белгілі бір мәселеге (әдетте косинустық жақындық бойынша) сәйкес келетін ең жақсы N чанкаларды табамыз.
- LLM үшін кеңес жинаймыз: жүйелік Нұсқаулық + пайдаланушы сұрағы + табылған бөліктер.
- Біз жауап аламыз, онда модель жадқа емес, берілген фактілерге сүйенеді.
Қағазда қарапайым көрінеді. Іс жүзінде-әрдайым бірінші нұсқа "дұрыс емес"жұмыс істейді. Содан кейін сол баптау басталады.
Бірақ, шайтан егжей-тегжейлі. Кесектердің мөлшері мен қабаттасуын қарастырайық:
Біріктірілген іздеу, өйткені бір векторлық іздеу күміс оқ емес. Терминдер мен тұжырымдар үшін bm25/TF-IDF көмектеседі. Жиі схема-hybrid retrieval: нәтижелерді "мағынасы бойынша" және "сөз бойынша" деректеріңізде табылған таразылармен біріктіреміз.
Сұрауды кеңейту (query expansion) сұрақты 3-5 жолмен қайталаңыз (автоматты түрде) және барлық опциялар бойынша іздеңіз. Осылайша, түпнұсқа тұжырым "құжаттамадағыдай емес"болса да, қажетті мазмұнды алу мүмкіндігін арттырыңыз.
Сығымдау (summarization) және қайта орау егер табылған заттар тым көп болса және контекстке бәрі сәйкес келмесе — ұқсас фрагменттердің әр тобын қысып, модельге мәтіннің парағын емес, "білім мұрағатын" беріңіз.
Модельге арналған RAG режимі жүйелік кеңеспен (және жетілген кезеңде — оңай қосымша оқыту) форматты түсіндіріңіз: сұрақ мұнда, фактілер мұнда, тек фактілер негізінде жауап беріңіз; егер олар аз болса, бұл туралы айтыңыз. Бұл "галлюцинацияны" азайтады және жауаптарды тәртіпке келтіреді.
- Корпусты дайындаңыз: PDF/HTML / Markdown → таза мәтін.
- Қабаттасқан кесектерге кесіңіз (мысалы, 300-600 сөз, overlap 50-100 сөз).
- Эмбеддингтер құрып, векторлық қоймаға салыңыз.
- Гибридті ретриверді іске асырыңыз: векторлар + BM25/TF-IDF, салмақтарды орнатыңыз.
- Prompt жинаңыз: Нұсқаулық → сұрақ → top-k chanks.
- Логингті қосыңыз: қандай сұрақ, қайсысы, қандай жауап. Іздеусіз RAG жақсармайды.
Модельдің жақсы жауап бере бастағанын түсіну үшін нақты сұрақтар жиынтығы қажет. Әдетте, оларды бизнес жазады-көмекшіні шынымен қолданатындар. Адамдар жазған бір сұраққа бірнеше жауап берген жөн. Егер іске қосу шұғыл болса, алдымен кішігірім құжаттарда көмекші модель арқылы эталондар жасай аласыз, содан кейін қолмен түзете аласыз. Бір жиынтыққа бірнеше (Руж/Берт тәрізді) араластырыңыз. Ең бастысы-пән бойынша салмақ таңдау.
Сұрақ → анықтамалық моншақтар жұптарын сақтаңыз және MRR өлшеңіз. 10 жағдайдың 8-случаях соңғы жауаптың сапасы генерация емес, іздеу кезеңінде бұзылады.
Сіздің сұрақтарыңыз бен ескертулеріңізді күтеміз!
Работая с клиентами мы часто сталкиваемся с вопросом: «Объясни по-человечески, что такое RAG и как его собрать, чтобы работало в бизнесе?». Мы решили дать простое объяснение, чтобы было понятно каждому.
Если по пути останутся белые пятна, то дайте знать в комментариях. Обновим материал, развернем спорные места и добавим практики из реальных внедрений.
Retrieval-Augmented Generation — это способ заставить большую языковую модель отвечать не «из головы», а на основе актуальных фактов. Суть проста, мы к вопросу пользователя добавляем найденные извне сведения (из базы знаний, файлов, веб-источников) и уже весь этот комплект отдаём LLM. В результате модель опирается на контекст и даёт точный, проверяемый ответ.
Если например мы спросим: «какой средний рост у императорского пингвина?» то, сначала нужен источник правды — энциклопедия, экспертные сайты и.т.п. — а уже затем этот фрагмент подкладывается к вопросу. Модель не угадывает — она читает.
Плохая идея — постоянно дообучать модель на FAQ, который меняется каждую неделю. Дорого и ненадёжно. Гораздо лучше, по вопросу находить релевантные статьи и прикладывать их кусочки к запросу. Модель формирует ответ, опираясь на актуальные разделы базы знаний.
Именно это и описывает название: retrieval (поиск фактов) → augmentation (добавление к запросу) → generation (формирование ответа с учётом найденного).
- Режем документы на чанки — небольшие фрагменты по 100–1000 слов.
- Кодируем чанки в векторы (эмбеддинги) — получаем числовое представление смысла.
- Складываем в векторное хранилище — чтобы быстро искать ближайшие по смыслу фрагменты.
- Находим топ-N подходящих чанков к конкретному вопросу (обычно по косинусной близости).
- Собираем подсказку для LLM: системная инструкция + вопрос пользователя + найденные куски.
- Получаем ответ, где модель опирается не на память, а на предоставленные факты.
На бумаге выглядит элементарно. На практике — почти всегда первая версия работает «не так». Дальше начинается тот самый тюнинг.
Но, дьявол кроется в деталях. Давайте посмотрим на размер и перекрытие чанков:
Комбинированный поиск, ведь один векторный поиск — не серебряная пуля. Для терминов и формулировок помогут BM25/TF-IDF. Частая схема — hybrid retrieval: объединяем результаты «по смыслу» и «по словам» с весами, найденными на ваших данных.
Расширение запроса (query expansion) Перефразируйте вопрос 3–5 способами (автоматически) и ищите по всем вариантам. Так повышаете шанс достать нужный контент, даже если оригинальная формулировка была «не как в документации».
Сжатие (summarization) и переупаковка Если найденного слишком много и в контекст всё не лезет — делайте выжимку по каждой группе похожих фрагментов и отдавайте модельке уже «архив знаний», а не простыню текста.
Режим RAG для модели Системной подсказкой (а на зрелом этапе — лёгким дообучением) объясните формат: вопрос тут, факты тут, отвечай только на основании фактов; если их мало — скажи об этом. Это снижает «галлюцинации» и дисциплинирует ответы.
- Подготовьте корпус: PDF/HTML/Markdown → чистый текст.
- Разрежьте на чанки с перекрытием (например, 300–600 слов, overlap 50–100 слов).
- Постройте эмбеддинги и положите во векторное хранилище.
- Реализуйте гибридный ретривер: вектора + BM25/TF-IDF, задайте веса.
- Соберите промпт: инструкция → вопрос → топ-k чанков.
- Добавьте логирование: какой вопрос, какие чанки, какой ответ. Без трассировки RAG не улучшается.
Чтобы понять, что модель стала лучше отвечать, нужен набор реальных вопросов. Как правило их пишет бизнес — те, кто действительно будет пользоваться ассистентом. Желательно несколько ответов на один вопрос, написанные людьми. Если запуск срочный, можно сначала сгенерировать эталоны моделью-ассистентом на небольших документах, а потом вручную подправить. Смешайте несколько (ROUGE/BERT-подобные) в одну агрегированную. Главное — подобрать веса по вашей предметной области.
Сохраните пары «вопрос → эталонные чанки» и меряйте MRR. В 8 случаях из 10 качество финального ответа ломается именно на этапе поиска, а не генерации.
Ждем ваши вопросы и замечания!
Бөлісу
