RAG и большие языковые модели: что это и зачем нужно бизнесу

Интеграция генерации текста с доступом к актуальной информации из внешних источников значительно повышает точность и релевантность результатов, что крайне важно для удовлетворения потребностей бизнеса и пользователей.

Ранее LLM были доступны только крупным компаниям с большими бюджетами, так как обучение моделей требовало значительных затрат времени и ресурсов. Однако благодаря технологии RAG ситуация изменилась: теперь даже небольшие компании могут использовать LLM без предварительного обучения.

RAG обрабатывает пользовательский запрос, извлекает нужную информацию из внутренних баз данных или других источников и дополняет запрос перед передачей его в языковую модель. Это позволяет LLM генерировать более точные и актуальные ответы без необходимости затрат на обучение. Таким образом, RAG делает технологии доступными для широкого круга компаний, увеличивая их эффективность и конкурентоспособность на рынке.

Что такое LLM и RAG

LLM (Large Language Models) — это обширные языковые модели, основанные на технологиях глубокого обучения, которые умеют анализировать, интерпретировать и генерировать тексты на естественном языке. Они обучаются на больших объемах данных, включая книги, статьи и различные веб-ресурсы, что позволяет им распознавать стили речи, улавливать смысл контекста и логически строить свои ответы.

RAG (Retrieval-Augmented Generation) — это метод, который объединяет генерацию текста с извлечением информации. Вместо того чтобы использовать только внутренние знания модели, RAG обращается к внешним источникам, таким как базы данных и текстовые архивы, для нахождения более точной и содержательной информации, что помогает формировать качественные ответы

Активное развитие LLM началось в конце 2010-х годов, и с тех пор были разработаны такие известные модели, как GPT, Llama, Gemini, Yandex GPT, GiGaChat и Deep Seek. В то время как технология RAG появилась позже, в 2020 году, и была разработана исследователями из Facebook AI Research, которые впервые объединили способы извлечения данных и генерации текста в одну архитектуру.

Как работают большие языковые модели (LLM)

LLM (Large Language Models) — это модели, разработанные на основе нейросетевых архитектур и принципов глубокого обучения. Они обучаются на огромных текстовых массивах, что позволяет им усваивать языковые правила, структуру предложений и смысловые связи между словами. В процессе обучения модель анализирует, как слова и фразы взаимосвязаны, формируя представление о языке. При вводе запроса модель генерирует ответ, основываясь на усвоенных закономерностях.

LLM не обновляют свои знания автоматически. Если модель не подключена к актуальным источникам информации, она будет генерировать ответы только на основе данных, доступных на момент ее обучения. Например, если модель обучалась на данных 2023 года, она может не учитывать новые станции московского метро, открывшиеся в 2024-м. Это может привести к устаревшим ответам, и, несмотря на хорошее понимание языка, LLM остается зависимой от актуальности своей базы знаний.

Почему RAG меняет правила игры в использовании LLM

Обычные LLM-модели имеют одно серьезное ограничение: они опираются только на те данные, на которых были обучены. Без регулярного обновления знаний такие модели не способны учитывать новую или специфичную информацию — им попросту неоткуда ее взять. Чтобы сохранить точность, их приходится постоянно дообучать, что требует времени и ресурсов.

RAG (Retrieval-Augmented Generation) решает эту проблему: он позволяет модели в реальном времени получать актуальные данные из внешних источников, анализировать их и использовать для генерации ответов. При этом дообучение самой LLM не требуется.

RAG объединяет два основных процесса — извлечение и генерацию:

• Извлечение информации: при поступлении запроса система сначала ищет релевантные материалы в базе данных или корпусе документов;
• Генерация ответа: найденные тексты передаются в LLM, которая на их основе формирует осмысленный и точный ответ, учитывая как содержание источников, так и формулировку запроса.

Как взаимодействуют RAG и LLM: практический пример

Представьте, что вы продаете машинки для стрижки животных и внедрили чат-бота, который помогает пользователям находить нужную информацию о товарах. В этом боте используется LLM для обработки запросов и генерации ответов, а RAG — для поиска нужных данных в вашей базе.

1. Пользователь вводит запрос: «Подбери 3 наиболее популярные модели машинок для стрижки собак не дороже 10 000 рублей»;
2. RAG подключается к базе данных с описанием товаров и находит фрагменты, содержащие подходящую информацию;
3. Эти фрагменты вместе с исходным вопросом передаются в LLM. Модель анализирует полученный контекст и формирует четкий, обобщенный ответ:  «Вот три самых популярных машинки для стрижки собак: Moser Rex (1230-0079) — 9 850 рублей, Codos CP-918 — 5 780 рублей, BaoRUN N — 4 678 рублей».

Таким образом, пользователю предоставляется актуальная информация без необходимости дообучать модель.  

Как бизнес может использовать LLM и RAG

Связка LLM и RAG позволяет автоматизировать работу с текстами:  

• генерировать контент по заданным параметрам;
• сокращать длинные тексты до саммари;  
• присваивать категории; 
• объединять данные из разных источников и формировать на их основе связный текст.

Примеры применения:  

• Поддержка клиентов: чат-боты с RAG отвечают на запросы, извлекая информацию из внутренних баз;
• Контент: генерация статей, сценариев, маркетинговых материалов; 
• Аналитика: на основе исследований или отчетов — поиск трендов, рисков, точек роста;
• Решения на данных: помощь руководству в анализе продаж и OKR;  
• Рекомендации: подбор товаров, услуг, обучение сотрудников на основе их профиля.

Что нужно для запуска RAG-системы

Чтобы использовать RAG, потребуется несколько ключевых компонентов:

• Языковая модель (LLM) — генерирует ответы на основе входных данных и контекста;
• Источник данных — база знаний, документы, изображения или внешние системы (включая интернет), откуда RAG будет извлекать информацию;
• Инфраструктура обработки данных — системы для агрегации, очистки и подготовки информации;
• Интерфейс взаимодействия — платформа, через которую пользователи задают запросы и получают ответы: чат-боты, сайты, приложения, мессенджеры и т.д.;
• Шаблоны запросов (промпты) — заранее заданные инструкции, помогающие LLM давать нужные по форме и содержанию ответы. Например: «Отвечай кратко и только на вопросы о банковских продуктах».

Ограничения и риски

RAG открывает доступ к актуальной информации, но не исключает ошибок. Модель может «галлюцинировать» — создавать неправдоподобные или недостоверные ответы. Качество итогового результата зависит от правильной настройки алгоритма поиска, оценки релевантности и подбора источников.

Есть и другие риски:

• Надежность источников: недостоверные данные могут привести к ошибкам;
• Конфиденциальность: работа с внешними источниками повышает риск утечек;
• Прозрачность: сложно отследить, как именно модель пришла к своим выводам.

Внедрение RAG требует контроля, технической поддержки и инвестиций в инфраструктуру и обучение команды. Но при правильной настройке технология становится мощным инструментом для бизнеса.

Внедрение LLM+RAG: пора ли начинать

С появлением технологии RAG и правильной организации хранилищ данных использование искусственного интеллекта (ИИ) в бизнесе стало намного проще. Больше не нужно создавать команды дорогих специалистов или обучать модели для каждой задачи. Достаточно подключить готовую большую языковую модель (LLM) к вашим данным через RAG, и она начнет генерировать ответы на запросы с использованием этой информации.

Ключевое преимущество — мгновенная актуализация: как только новый документ добавляется в базу знаний, модель начинает учитывать его в ответах, что делает бизнес более гибким и актуальным при минимальных затратах.

LLM — это не временный тренд; технология активно развивается и становится доступнее. Если несколько лет назад ИИ-решения были доступны только крупным компаниям, то сейчас их используют даже индивидуальные предприниматели. Отказ от LLM+RAG через 5 лет может привести к отставанию от конкурентов. Поэтому начинать стоит уже сейчас, используя доступные ресурсы. Даже небольшие шаги в этом направлении могут стать основой для будущего роста вашего бизнеса.

Чек-лист для выбора подходящей LLM для бизнес-задач

1. Цели и ключевые задачи внедрения

• Определите, какие именно задачи должна решать модель (например, генерация текста, классификация данных, обработка запросов);
• Учитывайте объем информации, с которой будет работать модель, и тип данных;
• Определите количество пользователей и их профиль: кто будет взаимодействовать с моделью (например, клиенты, сотрудники);
• Уточните функциональные требования: какие конкретно операции и процессы модель должна поддерживать.

2. Бизнес-кейсы для тестирования модели

• Определите реальные сценарии и бизнес-кейсы, которые будут использованы для оценки моделей;
• Убедитесь, что модель эффективно решает ключевые задачи в рамках этих кейсов.

3. Функциональные возможности модели

• Оцените, какие задачи модель решает лучше всего, и в каких областях она обладает экспертными знаниями;
• Проверьте, поддерживает ли модель необходимые языки и специфические терминологии вашей отрасли.

4. Технические характеристики модели

• Пропускная способность: сколько данных модель может обрабатывать одновременно;
• Скорость работы: насколько быстро модель генерирует ответы и обрабатывает запросы;
• Качество генерации текста: насколько естественно и релевантно модель формулирует ответы;
• Точность и релевантность ответов: как модель подходит к обработке конкретных запросов;
• Эффективность обработки новых данных: как быстро модель адаптируется к новым данным;
• Мультимодальность: поддержка различных форматов данных (текст, изображения, видео и т.д.).

5. Размер контекстного окна

• Убедитесь, что модель может обрабатывать нужный объем текста (например, для анализа длинных документов или историй запросов).

6. Масштабируемость

• Оцените, как модель будет справляться с увеличением объема данных и числа пользователей;
• Прогнозируйте изменения в производительности при резком росте нагрузки;
• Убедитесь, что модель будет продолжать работать эффективно при росте бизнеса.

7. Возможность дообучения модели

• Проверьте, насколько легко модель дообучается на новых данных или под специфические задачи бизнеса;
• Учитывайте необходимость в технических навыках для дообучения.

8. Обработка и хранение конфиденциальной информации

• Убедитесь, что модель соответствует требованиям безопасности и законодательства (например, GDPR);
• Оцените риски утечек данных или искажений информации, которые могут повлиять на бизнес;
• Проанализируйте способы защиты чувствительных данных и предотвращения ошибок.

9. Формат использования модели: облачный или локальный

• Оцените преимущества и недостатки облачного и локального развертывания:
• Облачное развертывание: доступность, гибкость, масштабируемость, меньшие расходы на инфраструктуру;
• Локальное развертывание: полный контроль над данными и инфраструктурой, но больше затрат на поддержку.

10. Стоимость использования и поддержки

• Рассчитайте стоимость использования модели, включая лицензионные расходы и вычислительные ресурсы;
• Учитывайте затраты на развертывание модели, ее настройку и интеграцию с существующими системами;
• Прогнозируйте затраты на персонал для поддержки и эксплуатации модели (например, необходимость в специализированных разработчиках или аналитиках).

Этот чек-лист поможет вам системно подойти к выбору и внедрению LLM, чтобы модель максимально эффективно решала задачи вашего бизнеса.