⭐ ✨
📖 Словарь блога

RAG: что это простыми словами

RAG (retrieval-augmented generation, генерация с поиском) – приём, при котором нейросеть перед ответом находит нужные куски в ваших материалах и отвечает по ним. Переучивать модель не нужно: ей дают базу знаний как справочник. Так делают консультантов, которые отвечают клиентам по вашим прайсам, урокам и регламентам.

Как RAG работает на пальцах

Представьте нового сотрудника. Можно отправить его на пять лет в университет переучиваться, это похоже на дообучение модели: дорого и долго. Можно дать ему папку с регламентами и сказать: отвечай клиентам строго по ней. Второй путь и есть RAG, он занимает вечер и работает сразу.

Под капотом три шага. Сначала ваши тексты режут на небольшие куски и превращают в наборы чисел, по которым компьютер сравнивает смысл. Потом приходит вопрос клиента, и система ищет куски, близкие ему по смыслу, даже если слова в них другие. В конце найденные куски уходят нейросети вместе с вопросом, и она формулирует ответ по ним. В документации n8n хранилище таких кусков называют векторным.

Своей модели для перевода текста в числа у Anthropic нет. В документации Claude в качестве поставщика приводят Voyage AI и советуют сравнить несколько вариантов. Новичку это знать не обязательно: в готовых сервисах поиск уже встроен.

Пример из практики блога

В статье про нейро-консультанта на сайте разобран живой случай. 94 урока платформы learn.pavelshiriaev.ru стали базой знаний, и по ней Claude отвечает клиентам без моего участия. За первый месяц консультант провёл 1200 диалогов, принёс 47 заявок и 11 оплат. Расход на API составил около 6000 руб.

Самое приятное в таком подходе – обновление. Вышла новая статья или поменялась цена, вы заменяете файл в базе, и консультант уже отвечает по-новому. Ждать, пока модель чему-то научится, не нужно.

RAG в Claude и в конструкторах

В Claude этот приём встроен в Проекты. По справке Anthropic, поиск по базе включается сам, когда материалы проекта подбираются к пределу контекста, и позволяет хранить до 10 раз больше содержимого. Работает это на платных тарифах Pro, Max, Ultra, Team и Enterprise. Claude из России без VPN не открывается, конкретный сервис назвать не могу: в России запрещено рекламировать VPN.

Если нужна своя сборка, например консультант в Telegram или на сайте, базу знаний собирают в n8n: там есть готовые блоки для загрузки документов и поиска по ним. Путь без кода описан в статье как обучить ИИ на контенте своего сайта. Когда нейросеть отвечает по вашим текстам, она меньше выдумывает, но ответы всё равно стоит проверять, подробнее в термине галлюцинация.

Где почитать подробнее

❓Частые вопросы

Что такое RAG простыми словами?

Это когда нейросеть перед ответом заглядывает в ваши материалы. Вы загружаете уроки, прайсы или регламенты, система находит в них куски, подходящие к вопросу, и передаёт их модели. Модель отвечает по найденному, поэтому знает конкретно ваш продукт и ваши условия.

Чем RAG отличается от дообучения нейросети?

Дообучение меняет саму модель на ваших примерах, стоит денег и требует программистов. При RAG модель остаётся прежней и перед каждым ответом читает нужные куски вашей базы. Поэтому базу обновляют за минуту, заменив файл, и результат виден сразу.

Нужно ли программировать, чтобы сделать RAG?

Для старта нет. В Проектах Claude достаточно загрузить файлы, поиск по ним на платных тарифах включается сам. Если нужна база для бота или сайта, её собирают в конструкторе вроде n8n или поручают сборку Claude Code или Codex по описанию словами.

Источники

🎁 Два бесплатных курса

Приглашаю пройти бесплатный курс по нейросетям

Выберите, что вам ближе. Оба курса бесплатные, с пошаговыми уроками и без воды.

🧲
Клиенты с помощью нейросетей
Как привлекать заявки и клиентов через нейросети и простые воронки.
Открыть курс →
💰
Деньги с помощью нейросетей
Как зарабатывать на нейросетях: от первых навыков до стабильного дохода.
Открыть курс →
Это бесплатно и ни к чему вас не обязывает