RAG

Retrieval-Augmented Generation (RAG) je technika pro zlepšení přesnosti a relevance odpovědí z velkých jazykových modelů poskytnutím externího kontextu v čase dotazu. Standardní LLM generuje odpovědi výlučně na základě vzorců naučených během trénování, což znamená, že nemá znalosti událostí po svém trénovacím cutoffu a nemá přístup k firemním nebo real-time informacím. RAG to řeší získáváním relevantního obsahu z externí znalostní báze před generováním odpovědi.

Workflow má dvě hlavní fáze. Nejprve krok získávání prohledává úložiště dokumentů -- typicky vektorovou databázi -- pro obsah sémanticky podobný přicházejícímu dotazu. Získaný text se pak spojí s dotazem uživatele a předá jazykovému modelu jako kontext. Model generuje svou odpověď podmíněnou jak originální otázkou, tak získaným materiálem, což zakotví výstup v reálných, ověřitelných zdrojích.

RAG je dnes standardním vzorem v enterprise AI aplikacích. Běžné použití zahrnuje interní znalostní báze, kde zaměstnanci mohou dotazovat dokumenty společnosti, systémy zákaznické podpory získávající návody k produktům, nástroje právního výzkumu prohledávající soudní právo a jakoukoli aplikaci, kde přesnost a připisování zdrojů jsou důležitější než kreativní generování.

Kvalita RAG systému silně závisí na kroku získávání. Pokud jsou získány špatné úseky, model buď produkuje nesprávné odpovědi, nebo říká, že nemůže pomoct. Strategie chunkování, kvalita modelu embeddings a relevanční hodnocení významně ovlivňují kvalitu výstupu. Budování spolehlivého RAG pipeline vyžaduje pečlivé hodnocení a iteraci, ne jen propojení komponent.