LLM + RAG: революция в бизнес-ИИ или иллюзия «волшебной таблетки»

Согласно исследованию Gartner, к 2026 году более 80% корпоративных ИИ-проектов будут использовать гибридные архитектуры, включающие LLM и методы доступа к внешним данным.

Однако ключевым драйвером текущего бума стали не сами LLM, а технологии RAG, которые значительно снижают порог входа для компаний, не обладающих ресурсами для полноценного обучения моделей. 

Рост интереса к RAG подтверждают инвестиционными трендами по всему миру: согласно отчету Crunchbase, в III квартале 2024 года венчурные инвестиции в стартапы, специализирующиеся на генеративном ИИ, достигли рекордных $3,9 млрд — это на 65% превышает показатели аналогичного периода 2023 года. А в РФ инвесторы вложили более 48 миллионов долларов в искусственный интеллект и машинной обучение (статистика Venture Guide).

Почему RAG стал «точкой входа» для бизнеса

LLM (большие языковые модели) работают на основе глубокого обучения, анализируя текстовые данные для выявления языковых паттернов, контекста и смысловых связей. При генерации ответа модель использует эти знания, но остается ограниченной ограничена исходными данными обучения — без обновления информации ее ответы теряют актуальность.

RAG решает проблему за счет того, что отдает модели данные из внешних источников и контекст запроса. На основании этой информации LLM генерирует релевантные, актуальные ответы.

Технология работает по схеме: 

1. Парсинг запроса — создание векторного представления. 
2. Поиск в векторной БД, связанной с корпоративной базой знаний. 
3. Контекстуализация: передача найденных данных в LLM для генерации ответа. 

Это снижает зависимость от качества исходной модели и позволяет использовать даже открытые LLM для задач, требующих актуальных или специфических данных.  

Стоимость использования генеративного ИИ снижается: не нужно тратить деньги на дорогих ML-специалистов, которые будут поддерживать актуальность данных и постоянно обучать модель.

Ожидания vs Реальность: почему проекты «вязнут» 

RAG действительно открывает новые возможности, но бизнес часто воспринимает работу ИИ как «магию», полагая, что технология настолько умна, что сможет закрывать целый комплекс бизнес-задач без предварительной подготовки. 

Но когда становится ясно, что использование генеративного ИИ — задача трудозатратная, требует очень внимательного подхода: от постановки корректных бизнес целей до проработки архитектурного решения, а инвестиционную привлекательно просчитать сложно, эйфория сменяется разочарованием, а проекты ставятся на стоп.

Случается, что бизнес не удовлетворяет конечный результат работы модели: LLM дает нерелевантные ответы, плохо отрабатывает поданные данные, не учитывает специфику запроса.

В таких ситуация часто начинают вкладывать дополнительные ресурсы в развитие ИИ. Однако в случае использования LLM+RAG, релевантность и качество ответов зависит от того контента, который подается на вход ИИ. То есть, развивать нужно не саму LLM-модель, а другие элементы общей системы. К тому же, это будет значительно проще и дешевле.

От данных до интерфейсов: о чем нельзя забывать

Для успешной реализации LLM + RAG требуется комплексный подход. Помимо самой LLM-модели и RAG-технологии критично важно обращать внимание на следующие элементы системы.

Источники данных

Технология RAG, при всей своей эффективности, не гарантирует точность ответов, если база знаний (БЗ) — основной источник данных — организована хаотично. RAG не фильтрует данные самостоятельно: он извлекает информацию ровно в том виде, в котором она хранится. Если БЗ содержит устаревшие инструкции или противоречивые данные, ИИ будет цитировать их с уверенностью эксперта.

Поэтому при внедрении ИИ в бизнес нужно убедиться, что ваша база данных к такому внедрению готова. Важно учесть следующие требования:

• Иерархия и разметка

  Документы должны быть классифицированы по категориям (продукты, регионы, клиентские сегменты), сопровождаться тематическими тегами, аннотациями с ключевыми терминами, содержать метаданные.

• Механизмы актуализации

  Версионность: система контроля версий документов для отслеживания изменений;

  Автоматическая архивация: удаление или блокировка устаревших данных по расписанию.

• Единый источник данных

  БЗ для ИИ и сотрудников должна быть общей. Разделение приводит к конфликтам: например, служба поддержки ссылается на обновленный регламент, а ИИ цитирует предыдущую версию.

Принципы организации базы знаний для RAG аналогичны правилам создания корпоративных справочников для сотрудников. Логичная организация данных — многоуровневые категории, перекрестные ссылки, визуальная навигация — напрямую влияет на точность генерируемых ответов. Чем четче выделены смысловые блоки, тем быстрее RAG идентифицирует нужный сегмент данных. Это исключает «шум» из несвязанных документов, снижая риск ошибок ИИ.

Сужение поля запроса

Технология RAG не работает по принципу «чем больше данных — тем лучше». Напротив, без ограничения области поиска система не сможет выделить релевантные данные, что приведет к неточным или вовсе ошибочным ответам.

Если RAG ищет ответы во всей базе знаний без фильтрации, возникает два ключевых риска:

1. Низкая релевантность. Модель получает сотни документов, лишь косвенно связанных с запросом. Например, вопрос о «технических характеристиках смартфона Х» может захватить обзоры аксессуаров или маркетинговые материалы.
2. Галлюцинации. Чем больше данных передается LLM, тем выше шанс, что модель «собьется» и сгенерирует ответ на основе противоречивой информации.

Чтобы этого не случилось, важна, с одной стороны, хорошо структурированная база знаний, «поверх» которой будет создана векторная БД для взаимодействия с RAG, с другой — инструменты для уточнения входящего запроса. 

Если ИИ работает в качестве помощника для сотрудников, помогая искать нужную информацию в той же Базе знаний, то этот вопрос решается тем, что сотрудник отправляет запрос к ИИ из конкретного раздела. 

В случае, если ИИ выведен в другой интерфейс, нужно заложить функционал, который позволит уточнить пользовательский запрос, максимально сужая поле поиска по векторной базе знаний.

Интерфейсы для взаимодействия с ИИ

Для внедрения генеративного ИИ нужны продуманные интерфейсы, которые обеспечат удобство, безопасность и интеграцию с существующими системами.

Взаимодействие с искусственным интеллектом должно быть нативно и доступно пользователям. Не нужно ломать существующий опыт, важно его обогащать.

Качественные промпты 

Промпты (текстовые инструкции для ИИ) — это «язык общения» между человеком и нейросетью. Их качество влияет на точность ответов, удовлетворенность пользователей и даже риски. Без четких границ ответа, модель интерпретирует запрос по своему усмотрению и использует всю доступную для нее информацию. 
При этом ожидать, что конечные пользователи ИИ будут квалифицированы в формировании промптов, не стоит. 

Вместо этого облегчить им задачу и улучшить конечный результат нужно на уровне глубоких промтов, в которые вы заложите основные правила, по которым действует модель:

Такие правила могут включать:

• описание роли и характеристики самой ИИ-модели, в качестве кого нейросеть общается с пользователем; 
• стиль и тон ответов;
• требования к источникам: указывать ссылки на источники поданной информации;
• учет политики безопасности и пользовательских прав.

ИИ — не магия, а инженерия

Парадокс в том, что чем проще технология для использования, тем сложнее подготовить для нее фундамент. Компании, которые ожидают мгновенных результатов без инвестиций в работу с данными и создание полноценной инфраструктуры для ИИ, рискуют столкнуться с разочарованием. Для успешного применения генеративного ИИ бизнесу нужно сместить фокус с поиска «волшебной модели» на построение комплексной экосистемы.