В 2026 году бизнес, который избегает использования искусственного интеллекта, с большой долей вероятности теряет в прибыли. Согласно недавнему отчёту Gartner об ИТ-трендах, к 2030 году 80% компаний сократят большие команды разработчиков на крошечные, усиленные ИИ-агентами. В итоге значительную часть функционала будет выполнять ИИ. Скорее всего, эта тенденция затронет не только ИТ-сферу, но и многие другие. Поэтому вывод напрашивается сам собой: генеративный ИИ пора брать в штат. Большие языковые модели — уж точно, так как сейчас они используются наиболее широко. Более того, такие продвинутые системы регулярно дорабатываются, улучшаются, а также получают новые возможности благодаря вспомогательным технологиям. Например, таким как RAG (Retrieval Augmented Generation). Звучит, может, и страшно, но зато сколько пользы для бизнеса!

Retrieval Augmented Generation — генерация с дополненной выборкой. То есть технология RAG предоставляет больше возможностей при работе с языковой моделью. Она даёт нейросети контекст, дополнительную информацию, на которую необходимо опираться при составлении ответа. Так результат работы LLM (Large Language Model) становится персонализированным и более точным.

Уже привычные нам нейросети (ChatGPT, DeepSeek, Grok и другие) дают ответы на основании данных, на которых обучались. Сами по себе они не способны учитывать какую-то внутреннюю информацию компании, а RAG как раз даёт такую возможность. Благодаря этой технологии пользователь может загрузить какой-либо документ и попросить языковую модель ответить на запрос с учётом этого файла. Но и это ещё не всё. RAG-система позволяет загружать в нейросеть сразу несколько документов, чтобы та всегда давала ответы, опираясь на внешние данные.

Представьте, что в магазин по продаже электроники устроился новый консультант, который ничего не знает об ассортименте и характеристиках товара. Сможет ли он компетентно отвечать на вопросы клиентов и подбирать наиболее подходящие варианты техники? Но как изменится ситуация, если этот сотрудник досконально изучит каталог, описание товаров, специфику работы магазина? Ответ очевиден. Также и с нейросетями — они начнут давать наиболее точные ответы, если будут находиться в контексте, иметь все необходимые данные.

Обычная LLM — это студент, который ничего не знает про ваш бизнес. А RAG система — это студент с методичкой, по которой он старательно отвечает на все вопросы о вашей компании.

В связке с RAG-системой языковая модель превращается в генеративный ИИ. Например, она понимает, какую стилистику обычно используют в вашей компании при написании текстов вакансий или статей на сайте. Чат-боты могут отвечать на вопросы клиентов с учётом актуальной информации о статусе заказа, характеристиках товара, наличии на складе и т. д. Также они могут выдавать сотрудникам справочную информацию или какие-то внутренние расчёты. Но нужно понимать, что языковые модели, как и люди, бывают непредсказуемыми: ошибаются или общаются в переписке не так, как рекомендовано в регламентах.

На самом деле, мало кто в современном бизнесе использует языковые модели без RAG. Нейросетям в любом случае дают дополнительный контекст, чтобы получать персонализированные и корректные ответы. Крупные и средние компании внедряют LLM в цифровой контур предприятия и создают для этого свои личные дата-центры. Предприятия-гиганты даже одновременно используют несколько RAG-систем, каждая из которых выполняет свои задачи, опираясь на разные пакеты документов.

RAG-метод подходит компаниям любых размеров из самых разных отраслей. Ведь персонализация, скорость и глубокий анализ информации ценятся везде.

Польза, которую даёт RAG-система бизнесу:

• уменьшение количества галлюцинаций;
• учёт бизнес-контекста;
• появление генеративного ИИ, который способен работать 24/7 с предсказуемыми качеством и ценой.

Преимущество RAG-метода заключается ещё и в том, что для его использования не всегда нужны крупные языковые модели. Средних и маленьких LLM хватает, чтобы генерировать неплохие ответы в рамках чат-ботов. Их может запустить обычный пользователь даже на ноутбуке. То есть они просты в обслуживании, дёшевы и поэтому выгодны для бизнеса.

Важно понимать, что если LLM сталкивается с вопросом, ответ на который не прописан в регламенте, то начинает галлюцинировать. Поэтому RAG требует наличия документов с подробными описаниями и инструкциями на любой случай жизни. Более того, эту базу данных необходимо регулярно пополнять и актуализировать. Таким образом, качество ответов нейросети напрямую зависит от качества предоставленных ей данных.

Какие-то очевидные недостатки RAG выделить трудно. Но один всё же нашёлся — ограниченный объём контекстного окна. То есть пользователь не может загрузить в LLM информации больше, чем определили разработчики. А если в компании этих документов значительно больше, то RAG-метод перестаёт для неё работать. Решить эту проблему можно с помощью дообучения или использования мультиагентных систем, когда над одним запросом трудятся сразу несколько AI-агентов.

RAG — это только принцип генерации ответов. Его можно встретить и в популярных нейросетях. Например, при работе с ассистентом или проектом в ChatGPT, когда вы на входе загружаете документ и просите опираться на него при ответах. Можно создать и собственную RAG-систему внутри компании, но для этого потребуется помощь разработчиков.

Для обычного пользователя работа RAG обычно невидна. То есть юзер просто получает корректные ответы на свои вопросы. А то, что стоит за «бегающими тремя точками на экране» скрыто от его глаз.

RAG ещё довольно долго будет оставаться актуальным, так как без этой технологии языковые модели способны давать только отвлечённые ответы вне бизнес-контекста. Несмотря на то, что LLM становятся всё умнее, они не могут давать корректные ответы по вопросам какого-то отдельного бизнеса. Ведь нейросети обучаются на данных из открытых источников, закрытые базы им недоступны.

Таким образом, RAG-метод — только один из способов решения задачи. В большинстве случаев его достаточно, поэтому бизнес активно использует эту технологию.