RAG (generowanie wspomagane wyszukiwaniem)

W klasycznym podejściu LLM odpowiada wyłącznie z „pamięci” treningu. RAG dokłada krok wyszukiwania: system znajduje pasujące fragmenty w bazie wiedzy i podaje je modelowi jako kontekst.

Korzyści:

• Odpowiedzi oparte na Twoich, aktualnych danych.
• Mniej halucynacji, bo model bazuje na podanych źródłach.
• Łatwiejsza aktualizacja wiedzy — zmieniasz dokumenty, nie model.

RAG to częsty sposób, w jaki agenci AI zyskują dostęp do wiedzy firmy.