RAG (Retrieval Augmented Generation) to sposób budowy chatbota albo asystenta AI, w którym model najpierw znajduje odpowiedź w Twoich dokumentach, a dopiero potem odpowiada. Dzięki temu odpowiada na podstawie Twojej wiedzy, a nie tylko tego, czego nauczył się ogólnie w internecie.
Jak to działa
Zwykły model językowy odpowiada z pamięci i czasem zmyśla, bo nie zna Twojej firmy, cennika ani procedur. RAG rozwiązuje to w dwóch krokach. Najpierw system przeszukuje bazę Twoich materiałów (regulaminy, oferty, instrukcje, bazę pytań klientów) i wyciąga fragmenty pasujące do pytania. Potem podaje te fragmenty modelowi i każe mu ułożyć z nich odpowiedź. Model nie zgaduje, tylko czyta Twoje dokumenty i odpowiada na ich podstawie. Nazwa mówi dokładnie to. Retrieval to wyszukanie, generation to ułożenie odpowiedzi, a augmented znaczy, że wzbogacamy model o Twoją wiedzę.
Po co to firmie
RAG daje asystenta, który zna Twoją firmę i mówi to, co naprawdę jest w Twoich materiałach. To kluczowe, bo sam chatbot bez tego potrafi wymyślić cenę albo warunek gwarancji, których nie ma, i narobić Ci problemów. Z RAG odpowiedzi trzymają się faktów, a gdy zmienisz cennik albo regulamin, wystarczy podmienić dokument i asystent od razu odpowiada po nowemu. Nie trzeba przeuczać całego modelu.
Gdzie to stosujemy w Neticat
RAG to serce większości wdrożeń AI, które robimy dla firm. Budujemy z tego chatboty na stronę i do sklepu, które odpowiadają na pytania klientów w oparciu o Twoją realną ofertę, dostępność i procedury, przez całą dobę. Robimy wewnętrznych asystentów dla zespołów, gdzie pracownik pyta o procedurę, a system znajduje ją w firmowych dokumentach w kilka sekund, zamiast szukać po folderach. Stawiamy też wyszukiwarki po dużych bazach wiedzy, gdzie klasyczne szukanie po słowie już nie wystarcza. Podłączamy asystenta do Twoich plików, bazy i systemów przez API, dbamy o to, żeby cytował źródło i żeby dane firmowe zostały u Ciebie, a nie wyciekły na zewnątrz. Efektem jest asystent, który odciąża obsługę i odpowiada zgodnie z prawdą.