RAG: как использовать технологию с базами и графами знаний

RAG (от англ. Retrieval-Augmented Generation — генерация с дополненной выборкой) — это подход, при котором большая языковая модель отвечает на запрос, опираясь на актуальную информацию из внешних источников. Технология снижает риск галлюцинаций в ответах ИИ. В этом материале разобрали, как устроена RAG-технология, чем она полезна бизнесу и как её можно усилить.

Содержание:

• Что такое RAG и в чём отличие от LLM
• Как RAG работает с базами знаний
• Как повысить точность RAG с помощью графов знаний
• RAG или fine-tuning: что выбрать
• Как бизнес может использовать RAG
• Преимущества и ограничения
• Вывод: как будет развиваться RAG
• Главные вопросы и ответы

Что такое RAG и в чём отличие от LLM

Большие языковые модели (LLM, от англ. Large Language Models) генерируют тексты, изображения, код и другие виды контента. Их используют маркетологи, дизайнеры и разработчики. Несмотря на высокие ожидания, готовые решения на базе генеративного ИИ не всегда оправдывают надежды бизнеса. В 2025 году технологические компании активно запускали пилотные ИИ-проекты, но лишь 7–10% из них дошли до стадии полноценного внедрения.

Одна из причин — ограничение нейросетей для генерации контента: они формируют ответы только на основе данных, доступных их разработчикам на момент обучения модели на внутренних данных компании. Это могут быть книги, научные статьи, блоги и другой контент из открытых источников, но не закрытые корпоративные знания, специфичные для конкретной организации.

Чтобы преодолеть это ограничение, используют технологию RAG (от англ. Retrieval-Augmented Generation — генерация с дополненной выборкой). В отличие от базовой языковой модели, RAG обращается к внешним источникам. Например, к корпоративной базе знаний или внутренней документации. При запросе система находит релевантные фрагменты информации, а затем передаёт их языковой модели для формирования точного ответа.

Представим, что клиент спрашивает о статусе своей учётной записи или доступных способах оплаты. Поведение чат-бота будет отличаться в зависимости от подхода.

Такой подход повышает достоверность генераций. Это особенно важно в службах поддержки, внутренних процессах компании, обучении.

Как RAG работает с базами знаний

Как и другие ИИ-решения, RAG (от англ. Retrieval-Augmented Generation — генерация с дополненной выборкой) опирается на данные. Их заранее подготавливают и преобразуют в формат, удобный для поиска. Когда пользователь отправляет запрос, система ищет в базе знаний наиболее релевантные фрагменты и передаёт полученную информацию языковой модели. Разберём подробнее, из каких этапов состоит работа RAG.

Подготовка данных

На первом этапе система подготавливает документы: разбивает их на фрагменты, создаёт эмбеддинги (векторы, которые отражают семантическое содержание текста и позволяют сравнивать его с другими фрагментами по смыслу, а не по словам) и сохраняет их в векторной базе.

От размера фрагментов зависит качество работы системы: слишком крупные блоки снижают точность релевантности, а мелкие нарушают контекст и логическую связность. Для оптимизации применяют семантическое разбиение, при котором границы фрагментов определяют языковые модели.

Токенизация — это разбиение текста на мелкие единицы, которые затем переводятся в числовой формат и используются моделью

Поиск

Когда пользователь задаёт вопрос, система тоже преобразует его в эмбеддинг — числовой вектор, отражающий смысл запроса. Затем ищет совпадения по векторной базе знаний и находит фрагменты, чьи эмбеддинги наиболее близки к запросу.

Расширение

Найденные в поиске фрагменты система добавляет к исходному запросу и обогащает его контекст. Чтобы повысить точность и прозрачность ответа, каждый фрагмент дополняется метаданными (названием документа, датой публикации или типом источника).

Затем данные проходят финальную сортировку: система оценивает их по релевантности, полноте и соответствию запросу.

Генерация

На финальном этапе языковая модель формирует ответ, опираясь на исходный запрос пользователя и найденный в документах контекст. Преимущество RAG в том, что технология не меняет поведение модели, а расширяет её знания за счёт внешних источников.

Как повысить точность RAG с помощью графов знаний

RAG (от англ. Retrieval-Augmented Generation — генерация с дополненной выборкой) хорошо работает с отдельными релевантными фрагментами, но не всегда позволяет учесть широкий контекст и взаимосвязи между данными. В сложных бизнес-средах, где важны отношения между клиентами, проектами, отделами или продуктами, изолированные факты могут оказаться недостаточными для полного понимания контекста.

В таких случаях используют графы знаний (от англ. Knowledge Graph) — сеть связанных между собой объектов. Узлы в ней — это понятия или сущности (например, люди, проекты или продукты), а рёбра — их связи и отношения. Такой подход визуализирует смысловую структуру данных.

Как RAG и графы знаний дополняют друг друга

RAG и графы знаний решают одну задачу — помогают системам лучше работать с информацией, но делают это разными способами.

• RAG подходит для работы с неструктурированным текстом;
• Графы знаний — для организации связей между данными.

Графы тоже могут включать неструктурированную информацию. Современные языковые модели помогают автоматически извлекать сущности и связи из текстов, пополняя граф новыми узлами и рёбрами.

Как работает сочетание подходов

Сначала на основе внутренних документов строится граф знаний. Документы разбиваются на фрагменты, для каждого создаётся эмбеддинг — векторное представление смысла. С помощью поиска по семантическому сходству выявляются связи между фрагментами, формируются узлы графа.

Затем эмбеддинги связывают с соответствующими узлами графа. Например, все документы, относящиеся к проекту A, привязываются к узлу «Проект A». В результате получается обогащённый граф: его узлы содержат не только структурную информацию, но и привязанные текстовые фрагменты с дополнительным контекстом.

Когда поступает запрос от пользователя, снова подключается RAG. Если ответ можно получить из структуры графа, система делает это напрямую. Если требуется детализация:

• система находит нужный узел (например, «Проект A»);
• извлекает связанные с ним фрагменты документов;
• сопоставляет их с запросом пользователя;
• отбирает наиболее релевантные данные.

Затем эти данные добавляются к запросу и передаются в языковую модель для формирования ответа.

RAG или fine-tuning: что выбрать

Есть ещё один способ повысить качество ответов модели — тонкая настройка (от англ. fine-tuning). Это дообучение уже обученной модели на новом наборе данных. Метод позволяет адаптировать модель под конкретную задачу, стиль общения или формат ответов.

Дообучение требует размеченных данных, времени и вычислительных ресурсов. Чтобы снизить ресурсоёмкость, используют параметрически эффективные методы тонкой настройки (PEFT, от англ. Parameter-Efficient Fine-Tuning), которые позволяют менять только часть параметров модели и снижать стоимость процесса.

У каждого подхода — свои сильные стороны.

• RAG подходит, если нужны свежие знания и возможность проверить источник ответа.
• Тонкая настройка эффективна, если нужно закрепить стиль ответов или поведение модели.

У fine-tuning (тонкой настройки) есть и ограничение: метод не даёт ссылки на источник ответа. RAG-система, напротив, может показывать, из какого документа или базы знаний взята информация. Это важно в финансовой отчётности, юридических документах, медицинских рекомендациях и внутренних регламентах.

На практике оба подхода не заменяют, а дополняют друг друга.

Как бизнес может использовать RAG

RAG уже применяется в клиентской поддержке, маркетинге, образовании, финансах, юриспруденции и других сферах. Ниже — ключевые сценарии использования технологии.

Чат-боты и виртуальные ассистенты

RAG подключает языковую модель к внутренним источникам компании: базам знаний, документации, описаниям продуктов и корпоративным регламентам. Это позволяет чат-боту давать точные, актуальные ответы вместо общих шаблонов. В персональных ассистентах дополнительно учитываются данные пользователя и история его взаимодействий, что повышает релевантность ответов.

Клиентская поддержка

Система интегрируется с CRM-системами (от англ. customer relationship management — «система управления взаимоотношениями с клиентами»), базами знаний и справочниками (например, по тарифам, условиям доставки или гарантийным обязательствам). Это снижает риск устаревших или противоречивых ответов и ускоряет обработку запросов.

Работа с внутренней документацией и обучение

Корпоративная информация часто разбросана по почте, дискам, CRM-системам (от англ. customer relationship management — «система управления взаимоотношениями с клиентами»). RAG позволяет находить нужные фрагменты по смыслу и формировать сводный ответ без поиска вручную. Это особенно полезно при адаптации новых сотрудников — они получают все актуальные инструкции и ссылки в одном интерфейсе.

Аналитика и отчётность

На основе данных из разных систем (финансовых, операционных, маркетинговых) RAG помогает собирать аналитические сводки. Это полезно при подготовке регулярной или управленческой отчётности.

Создание контента

При генерации текстов (пресс-релизов, описаний, статей) модель опирается на проверенные источники. Это повышает достоверность контента, упрощает редактуру и проверку фактов.

Юридическая и финансовая проверка

RAG извлекает релевантные положения из договоров, нормативных актов или внутренних регламентов по конкретному запросу. Технология не заменяет юриста, но значительно ускоряет поиск и первичную проверку фактов.

Преимущества и ограничения

RAG — эффективный инструмент, но качество его применения зависит от данных, с которыми он интегрируется.

Преимущества

Главное преимущество технологии RAG — возможность адаптировать ИИ к новым задачам без дорогостоящего дообучения модели. Вместо этого система подключается к внешним источникам, дополняя знания свежими и релевантными данными. Это даёт бизнесу:

• экономичную реализацию и масштабирование ИИ-решений;
• доступ к актуальным данным в конкретной предметной области;
• повышение доверия пользователей за счёт точности ответов;
• расширение сценариев применения;
• более высокий уровень контроля генераций со стороны разработчиков;
• повышенную безопасность, так как данные остаются в защищённых источниках и не встраиваются в модель.

Недостатки

Работа RAG зависит от качества источников: если данные неточные или устаревшие, это отразится на сгенерированных ответах. Кроме того, RAG не всегда корректно работает с изображениями, графиками и презентациями. Мультимодальные языковые модели (способные воспринимать, обрабатывать и объединять информацию разных форматов) частично решают эту проблему за счёт анализа разных типов данных.

При проектировании RAG-систем необходимо учитывать юридические и этические аспекты: вопросы интеллектуальной собственности, лицензирования контента, конфиденциальности и защиты персональных данных.

Вывод: как будет развиваться RAG

В 2026 году разработчики устраняют ограничения RAG за счёт архитектурных улучшений. Появляются готовые решения и библиотеки, которые помогают адаптировать языковые модели для работы с внешними источниками.

Одним из перспективных направлений эксперты считают сочетание RAG с графами знаний. Вместо поиска похожих текстов система анализирует связи между сущностями, что повышает точность ответов до 90%.

Для бизнеса это означает сокращение:

• ошибок в ответах ИИ;
• времени на проверку результатов;
• рисков при работе с важными данными — например, финансовой отчётностью или юридическими документами.

Главные вопросы и ответы