Генерация с поддержкой поиска (RAG): революция поисково-усиленного ИИ в чат-ботах и корпоративных приложениях

• RAG расшифровывается как Retrieval-Augmented Generation (генерация с дополнением извлечённой информацией) — гибридный подход в ИИ, который сочетает большую языковую модель с поисковой системой или базой данных для получения внешних знаний и предоставления обоснованных, актуальных ответов.
• В 2025 году RAG стал стратегически важным для современного ИИ, обеспечивая работу интеллектуальных чат-ботов, корпоративных ассистентов и других контекстно-осведомлённых приложений.
• На практике система RAG сначала извлекает релевантные документы из источника знаний, затем добавляет лучшие фрагменты к запросу пользователя, прежде чем LLM сгенерирует финальный ответ.
• Патрик Льюис, возглавлявший команду, которая ввела термин «RAG» в статье Facebook AI 2020 года, описывает RAG как растущее семейство методов, представляющих будущее генеративного ИИ.
• Как говорит Патрик Льюис, реализовать подход с дополнением извлечённой информацией можно всего в пяти строках кода.
• Многие системы RAG возвращают источники вместе с ответом, предоставляя названия документов или URL для проверки и доверия.
• RAG обеспечивает актуальные ответы, извлекая свежую информацию в момент запроса, что позволяет давать точные ответы о последних событиях или новых правилах.
• Это снижает текущие расходы, поскольку нет необходимости в полном переобучении; вместо этого организации поддерживают индекс данных для поиска, и модель обращается к нему по мере необходимости.
• Яркий пример использования — ассистент-клиницист Mayo Clinic на базе ИИ, который использует RAG для соединения диалога на основе GPT с актуальной медицинской литературой и данными пациентов, с указанием источников.
• К 2025 году крупные технологические компании предлагают решения RAG (покупка Rockset компанией OpenAI в 2024 году, Microsoft Azure OpenAI, Google Vertex AI Search, Amazon Bedrock) и существует развитая экосистема инструментов, таких как LangChain и Pinecone.

Генеративный ИИ захватил воображение, но retrieval-augmented generation — более известный как RAG — уже приносит измеримый, обоснованный эффект в различных отраслях ^[1]. Проще говоря, RAG — это гибридный подход в ИИ, который combines a large language model (LLM) with a search engine or database. В результате получается, что у сверхумного чат-бота появляется доступ к индивидуальной библиотеке или интернету: он может “look up” facts on the fly и использовать эту информацию для более точных, up-to-date ответов. Такое сочетание поиска и генерации помогает mitigate hallucinations, привязывать ответы ИИ к реальным источникам и снижать необходимость в дорогостоящем переобучении моделей ^[2], ^[3]. В 2025 году RAG стал стратегически важным для современного ИИ — он обеспечивает работу интеллектуальных чат-ботов, корпоративных ассистентов и других приложений, требующих надёжных, контекстно-осведомлённых знаний.

Что такое RAG и как это работает?

Генерация с дополнением извлечением (RAG) — это ИИ-фреймворк, который основывает модель генерации текста на внешних источниках знаний ^[4]. Другими словами, он дополняет LLM (например, GPT-4 или аналогичную) путем добавления шага извлечения информации: когда ИИ получает запрос, он сначала ищет релевантную информацию в коллекции документов или базе данных, а затем использует этот материал для генерации ответа ^[5]. Такой подход устраняет критический недостаток в работе обычных LLM. Самостоятельная LLM похожа на очень образованного человека, сдающего экзамен с закрытой книгой — она полагается только на то, что хранится в ее памяти (обученных параметрах). В отличие от этого, система RAG похожа на экзамен с открытой книгой: модель может оперативно обращаться к внешнему тексту перед тем, как ответить ^[6].

Как работает RAG на практике — довольно просто. Сначала пользователь задает вопрос или формулирует запрос. Далее система извлекает релевантную информацию из источника знаний — это может быть поисковый индекс, векторная база данных корпоративных документов, статьи из вики или любой другой текстовый корпус. Например, если вы задаете чат-боту поддержки клиентов подробный вопрос, система RAG может искать ключевые слова и связанные материалы во внутренних документах, руководствах или базе знаний поддержки. Затем наиболее релевантные фрагменты или документы передаются в подсказку, которую получает LLM (часто путем добавления их к пользовательскому запросу). В конце концов, LLM генерирует ответ, который интегрирует извлеченные факты с собственным языковым пониманием ^[7], ^[8]. По сути, LLM «читает» извлеченный материал и формирует составной ответ, как студент, ссылающийся на источники в эссе. Этот процесс гарантирует, что вывод основан на реальных данных, а не только на параметрической памяти модели ^[9]. Многие системы RAG также возвращают источники (например, названия документов или URL) вместе с ответом, чтобы пользователи могли проверить и доверять информации ^[10].

Для иллюстрации Рик Мерритт из NVIDIA предлагает полезную аналогию: судья может обладать отличными общими знаниями в области права, но для конкретного дела судья отправляет секретаря в юридическую библиотеку, чтобы тот нашёл соответствующие дела и прецеденты ^[11]. Здесь LLM — это судья, а RAG — прилежный секретарь, который предоставляет необходимые точные факты. Патрик Льюис — исследователь, который ввёл термин «RAG» в статье Facebook AI 2020 года, — описывает RAG как «растущее семейство методов», которое, по его мнению, представляет будущее генеративного ИИ ^[12]. Связывая мощные генеративные модели с внешними знаниями, RAG позволяет ИИ выйти за рамки простого воспроизведения обучающих данных и вместо этого динамически получать новую информацию по запросу ^[13]. Проще говоря, RAG превращает LLM из всезнающего «закрытого учебника» в эксперта с открытой книгой, который может ссылаться на источники и быть в курсе самой свежей информации.

Почему RAG важен?

RAG стал популярным, потому что напрямую решает одни из самых серьёзных ограничений автономных языковых моделей ИИ. Галлюцинации — склонность LLM придумывать правдоподобно звучащие, но неверные ответы — сокращаются, когда у модели есть реальные документы для ссылки. Привязывая ответы к фактам, RAG повышает точность и надёжность. «Две самые важные вещи, которые делает RAG для предприятий — это позволяет нам находить источники ответов и делать их отслеживаемыми», — говорит Деннис Перпетуа, глобальный технический директор Kyndryl ^[14]. Другими словами, хорошо реализованная система RAG может не только найти правильный ответ, но и показать вам источник, откуда он был получен, — что даёт пользователям уверенность в том, что ответ можно проверить и ему можно доверять ^[15]. Луис Ластрас, директор по языковым технологиям в IBM Research, также сравнивает это с подходом «открытой книги»: «В системе RAG вы просите модель ответить на вопрос, просматривая содержимое книги, а не пытаясь вспомнить факты из памяти». ^[16] Это означает, что пользователи (и разработчики) получают прозрачность относительно того, почему ИИ дал тот или иной ответ, что является критически важным фактором для формирования доверия к результатам ИИ.

Еще одно важное преимущество заключается в том, что RAG позволяет ИИ оставаться актуальным. Традиционные LLM обучаются на фиксированном наборе данных, который со временем устаревает — они похожи на энциклопедии, которые не могут обновляться после публикации ^[17]. RAG решает эту проблему, позволяя модели получать свежую информацию из доверенных источников в момент запроса ^[18]. Эта возможность незаменима в быстро меняющихся областях. Например, ассистент на базе RAG может отвечать на вопросы о последних событиях, новых исследованиях или обновленных корпоративных политиках с точностью 95–99%, потому что он ссылается на актуальную, проверенную информацию, а не на устаревшие обучающие данные ^[19]. Ответы контекстуально релевантны текущему моменту, что меняет правила игры для таких сценариев, как запросы новостей, обращения клиентов в реальном времени или поддержка принятия решений на лету.

Стоимость и эффективность — еще одни ключевые причины важности RAG. Вместо трудоемкой донастройки огромной LLM на каждом новом документе или домене (что дорого и занимает много времени), RAG позволяет использовать гораздо более легкий подход: поддерживать поисковый индекс ваших данных и позволять модели обращаться к нему по мере необходимости. «Мы можем реализовать этот процесс всего в пяти строках кода», — отмечает Патрик Льюис, подчеркивая, что добавление поиска к существующей модели часто быстрее и дешевле, чем переобучение модели на новых данных ^[20]. Это означает, что организации могут «горячей заменой» подключать новые источники знаний на лету ^[21]. Например, финтех-компания может добавить данные рынка за прошлую неделю в пул поиска своего чат-бота, и бот сразу начнет отвечать на вопросы о последних тенденциях на рынке акций — без необходимости переобучения модели. Таким образом, RAG снижает текущие расходы на обслуживание внедрений LLM и делает их гораздо более адаптивными к изменяющейся информации ^[22].

Не менее важно для предприятий, что RAG предоставляет способ безопасно разблокировать собственные данные. Специфическая для компании и конфиденциальная информация часто не может использоваться для обучения публичных моделей по причинам конфиденциальности. С помощью RAG модели не нужно впитывать конфиденциальные данные в свои веса; она просто извлекает их по мере необходимости. Это позволяет предприятиям использовать внутренние знания (из вики, баз данных, PDF и т.д.), чтобы получать индивидуальные ответы ИИ без раскрытия этих данных или передачи их сторонней модели ^[23]. На самом деле, одной из основных проблем применения LLM для бизнес-задач было предоставление релевантных, точных знаний из обширных корпоративных баз данных модели без необходимости дообучать саму LLM ^[24]. RAG изящно решает эту задачу: интегрируя отраслевые данные на этапе извлечения, он обеспечивает, что ответы ИИ точно соответствуют вашему контексту (например, вашему каталогу продукции или руководству по политике), в то время как основная модель остается универсальной ^[25]. Предприятие сохраняет полный контроль над своими собственными данными и может обеспечивать соответствие требованиям, безопасность и контроль доступа на стороне извлечения. Как говорит технический директор Squirro Ян Оверни, «В 2025 году генерация с дополнением извлечением — это не просто решение; это стратегическая необходимость, напрямую решающая эти ключевые задачи предприятий», преодолевая разрыв между мощными LLM и постоянно растущими знаниями организации ^[26].

Вкратце, почему RAG важен: он делает ИИ более точным, надежным, актуальным и адаптируемым. Пользователи получают лучшие ответы (с подтверждающими доказательствами), а организации могут внедрять ИИ-ассистентов, которые действительно знают их внутренние данные без нарушения бюджета или правил. Это беспроигрышный подход, который превращает генеративный ИИ из забавного трюка в надежный инструмент для реальных задач.

Ключевые сценарии использования и применения

Способность RAG внедрять отраслевые знания и данные в реальном времени открыла широкий спектр высокоэффективных сценариев использования для ИИ-систем. К числу наиболее важных применений относятся:

• Интеллектуальные чат-боты и виртуальные ассистенты: Чат-боты на базе RAG могут обрабатывать гораздо более сложные вопросы, чем стандартные боты. Они получают ответы из баз знаний, документации или интернета в реальном времени, позволяя агентам службы поддержки клиентов, IT-ботам и виртуальным ассистентам давать максимально точные, учитывающие контекст ответы. Например, внутренний HR-чат-бот с RAG может мгновенно найти актуальный документ с политикой компании, чтобы ответить сотруднику на вопрос о льготах, а не давать общий ответ. Аналогично, клиентский чат-бот для интернет-магазина может найти характеристики товара или данные о наличии, чтобы ответить на конкретный запрос. Такие чат-боты эффективно «общаются» с данными компании, чтобы предоставить релевантные ответы, что приводит к большей удовлетворенности пользователей. На практике чат-боты на базе RAG показывают измеримые преимущества — например, увеличивают вовлеченность клиентов и конверсию в рознице, а также значительно ускоряют ответы на HR-запросы сотрудников ^[27].
• Корпоративное управление знаниями: Компании используют RAG для создания ИИ-систем, которые выступают в роли опытных внутренних консультантов. Ассистент с поддержкой RAG может быть подключен к огромным корпоративным хранилищам документов — вики, руководствам, отчетам, электронной почте — и позволять сотрудникам делать запросы на естественном языке. Это имеет огромное значение для продуктивности и поддержки принятия решений. Инженеры могут спросить чат-бота по проектированию системы о требованиях из прошлых проектных документов; юристы — сделать запрос к ИИ, обученному на прошлых делах и нормативных актах; новые сотрудники — быстро освоиться, задавая внутреннему вики-боту подробные вопросы. По сути, RAG превращает организационные данные в запрашиваемую ИИ-базу знаний, разрушая информационные барьеры. К 2025 году многие компании сообщают, что RAG становится основой доступа к корпоративным знаниям — обеспечивая сотрудникам точные, актуальные ответы из огромных массивов данных компании с учетом прав доступа и требований комплаенса ^[28].
• Поддержка клиентов и технические сервис-дески: RAG меняет процессы поддержки. Представьте себе агента техподдержки, который решает сложную проблему с ПО в чате — с RAG ассистент может искать в руководствах, FAQ и даже в актуальных отчетах об ошибках в реальном времени ^[29]. ИИ может найти подходящее руководство по устранению неполадок или внутренний тикет, соответствующий коду ошибки, а затем предложить решение пошагово. Это существенно сокращает время решения проблемы, так как и ИИ, и человек сразу получают нужную информацию. Это также гарантирует, что даваемые советы последовательны и верны (основаны на официальной документации). В результате банки, телеком-компании и софтверные фирмы внедряют ботов поддержки на базе RAG для улучшения клиентского опыта и снижения нагрузки на колл-центры. Эти системы особенно хорошо справляются с редкими запросами и сложными, многошаговыми проблемами, так как могут находить нишевую информацию по мере необходимости.
• Исследования и создание контента: Еще одна область применения — любые задачи, требующие глубокого исследования или синтеза контента. Системы RAG могут использоваться для помощи писателям, аналитикам или студентам, извлекая факты и ссылки из больших массивов текста. Например, ассистенты по юридическим исследованиям, работающие на базе RAG, могут находить соответствующие судебные решения и законы для подготовки юридического заключения. Медицинские AI-ассистенты могут находить последние статьи из журналов или записи пациентов, когда врач задает диагностический вопрос, помогая принимать клинические решения. Финансовые аналитики могут запрашивать рыночные данные или отчеты и получать сгенерированное ИИ резюме, основанное на этих источниках. Важно, что ИИ указывает источники, поэтому профессионалы могут проверить информацию. Такое использование RAG в качестве ассистента по исследованиям ускоряет рабочие процессы, связанные с поиском конкретных ответов или инсайтов в больших объемах текста.
• Персонализированные рекомендации и запросы к данным: Некоторые приложения сочетают RAG с пользовательскими данными для предоставления персонализированных результатов. Например, персональный AI-ассистент для электронной почты может извлекать детали из вашего календаря, прошлых писем или файлов при составлении для вас резюме или ответа. Или инструмент для продаж на базе ИИ может подтянуть информацию о компании потенциального клиента и последние новости, чтобы помочь продавцу подготовить индивидуальное предложение. Это, по сути, специализированные случаи RAG: извлечение происходит из личных или контекстных хранилищ данных, а генерация создает индивидуальный результат (например, персонализированную рекомендацию или резюме). Эта схема распространяется даже на агентные AI-системы — многошаговые AI-«агенты», использующие RAG как форму памяти. В 2025 году многие экспериментальные AI-агенты используют механизм RAG для хранения и воспоминания информации в ходе длительной задачи или беседы (например, запоминая предпочтения пользователя или предыдущие инструкции) ^[30]. Эта синергия между RAG и AI-агентами позволяет реализовать более сложные, многоходовые взаимодействия, которые остаются последовательными и информированными со временем.
• Экспертные системы для конкретных областей: Компании все чаще интегрируют LLM с собственными данными, чтобы создавать экспертные AI для отдельных отраслей. Директор по информационным технологиям Goldman Sachs Марко Ардженти отмечает, что бизнес будет подключать ИИ к своим приватным наборам данных с помощью RAG (или дообучения), чтобы создавать «большие экспертные модели» — AI-специалистов в медицине, финансах, праве и т.д., которые знают последние отраслевые знания ^[31]. Например, фармацевтическая компания может внедрить модель на базе RAG с доступом к внутренним научным статьям и результатам экспериментов, что делает ее экспертным помощником для ученых, разрабатывающих новые лекарства. Эта концепция LLM как экспертов сильно опирается на извлечение: модель остается универсальной, но дополняется глубоким пластом отраслевой информации при ответах. В результате получается ИИ, свободно владеющий терминологией и фактами в своей области. Уже сейчас мы видим это на примере специализированных чат-ботов, таких как BloombergGPT для финансов или клинические ассистенты в здравоохранении, которые используют методы RAG для интеграции собственных данных (рыночных, медицинских и т.д.) и предоставляют очень точные, релевантные ответы.

Эти примеры лишь поверхностно демонстрируют возможности. Практически любое приложение ИИ, требующее фактической точности, актуальных знаний или адаптации к определённому набору данных, может получить выгоду от RAG ^[32]. От интерактивных поисковых систем (например, новая волна поисковых ботов, таких как Bing Chat, YouChat или Summarizer от Brave, которые отвечают на запросы с указанием источников из интернета) до креативных инструментов (например, помощники по программированию, которые подгружают документацию по API во время генерации кода), RAG доказывает свою универсальность. Это позволяет ИИ не только генерировать контент, но и извлекать, рассуждать, а затем отвечать, что открывает в разы больше вариантов применения, чем использование изолированной модели ^[33]. Как отмечено в одной из статей NVIDIA, с помощью RAG «пользователи могут фактически вести диалог с хранилищами данных», то есть потенциальные сценарии использования так же широки, как и источники данных, к которым вы подключаетесь ^[34].

Преимущества подхода RAG

Быстрое внедрение генерации с поддержкой поиска обусловлено рядом очевидных преимуществ по сравнению с использованием только LLM:

• Лучшая точность и меньше галлюцинаций: Благодаря опоре на найденные доказательства, система RAG гораздо реже выдумывает ответы. Модель сопоставляет свои сгенерированные ответы с реальными данными, что приводит к фактически корректным и релевантным ответам. Исследования и отраслевые отчёты показывают резкое снижение уровня галлюцинаций — некоторые корпоративные чат-боты на базе RAG достигают точности 95–99% по специализированным запросам, тогда как обычная модель часто могла бы ошибиться ^[35]. Пользователи могут быть уверены, что ответы основаны на реальных данных, а не на воображении ИИ ^[36].
• Актуальная информация: RAG позволяет ИИ оставаться в курсе новых данных. Система может извлекать самую свежую доступную информацию (будь то сегодняшние новости, база данных, обновлённая этим утром, или документ, добавленный несколько минут назад), обходя ограничение по дате знаний, присущее многим LLM. Это критически важно для таких сфер, как финансы, новости, регулирование или технологии, где информация быстро меняется. Больше никакого ИИ, застрявшего во времени — бот на RAG, подключённый к живому индексу, может отвечать на вопросы о вчерашних событиях так же хорошо, как и о событиях прошлого.
• Экспертиза по требованию: RAG позволяет достичь того, что можно назвать мгновенной специализацией. Вам не нужна индивидуально обученная модель для каждой темы — один LLM можно адаптировать к любой области, предоставив нужные справочные материалы во время запроса. Это означает, что AI-сервис может поддерживать несколько областей знаний (например, базу знаний по страхованию и базу знаний по медицине), просто переключая контекст поиска, а не поддерживая отдельные модели. Это также означает, что предприятие может внедрять мощных AI-ассистентов без обучения модели на конфиденциальных внутренних данных — модель учится в реальном времени на извлечённых документах. Ответы точно соответствуют контексту, предоставленному этими документами ^[37], делая AI фактически настолько хорошим, насколько хороши объединённые знания в источнике данных.
• Прозрачность и отслеживаемость: В отличие от «чёрного ящика», который просто выдаёт ответ, системы RAG часто показывают источник истины за ответом. Многие реализации отображают цитаты или ссылки (как и эта статья). Это значительно повышает доверие пользователей и является огромным плюсом для соответствия требованиям и аудита^[38]. Если виртуальный агент говорит: «гарантия действует 2 года», он также может предоставить ссылку на конкретный документ и раздел политики, подтверждающий это утверждение. Для регулируемых отраслей или любой ситуации, где нужно перепроверить работу AI, такая отслеживаемость бесценна. Это фактически превращает AI в полезного помощника, который указывает, откуда взят ответ, а не в оракула, которому нужно слепо верить.
• Нет необходимости в постоянном дообучении: Поскольку новые данные можно добавить в индекс поиска в любой момент, вам не нужно переобучать базовую LLM каждый раз при изменении знаний. Это значительно снижает затраты на обслуживание. Тонкая настройка большой модели при каждом обновлении данных не только дорога — она может привести к новым ошибкам или потребовать простоя. RAG этого избегает. Как отмечают исследователи IBM, привязка модели к внешним фактам «снижает необходимость постоянно обучать модель на новых данных», уменьшая как вычислительные, так и финансовые затраты ^[39]. Обновление знаний вашего AI становится таким же простым, как обновление поискового индекса или загрузка новых документов в базу данных.
• Эффективность и масштабируемость: RAG также может быть более эффективным во время выполнения. Трудоёмкая задача поиска по базе данных может быть оптимизирована с помощью специализированной поисковой инфраструктуры (например, векторные базы данных, кэширование и т.д.), что зачастую дешевле и быстрее, чем без разбора загружать всё в контекст LLM. И поскольку LLM видит только сфокусированное резюме релевантной информации (а не пытается вместить все возможные знания в свой промпт или параметры), он может более эффективно использовать своё контекстное окно. Это делает возможным работу с большими базами знаний – у вас могут быть проиндексированы миллионы документов, но для каждого запроса модели передаются только 5 или 10 наиболее релевантных фрагментов. Такой подход изначально масштабируем: по мере роста данных вы обновляете индекс, а не модель. Действительно, технологические компании построили целые векторные поисковые движки и платформы (Pinecone, Weaviate, FAISS и др.), чтобы служить поисковой основой для систем RAG, обеспечивая быстрый поиск нужных данных даже среди миллиардов элементов.
• Контролируемые знания и безопасность: С RAG, особенно в корпоративной среде, вы можете явно контролировать, к какой информации ИИ имеет доступ. Если определённые документы являются конфиденциальными или некоторые источники ненадёжны, вы просто не включаете их в поисковый корпус. Это резкий контраст с огромной предобученной моделью, которая могла поглотить всевозможные неизвестные интернет-тексты (и может их воспроизвести). RAG позволяет организациям обеспечивать управление данными: например, держать ИИ в офлайне, разрешая ему обращаться только к одобренному внутреннему репозиторию. Это также снижает вероятность того, что модель случайно «утечёт» обучающие данные, поскольку она не полагается на запомненное содержимое, а извлекает информацию из проверенного хранилища. Как отмечают эксперты IBM, основывая ответы на проверяемых внешних данных, система RAG имеет меньше возможностей извлечь чувствительную или неуместную информацию из своих внутренних параметров ^[40]. По сути, ИИ говорит только то, что ему разрешено находить.

Эти преимущества делают RAG привлекательным решением там, где на первом месте стоят точность, актуальность информации и доверие — поэтому так много организаций внедряют его. Он сочетает сильные стороны больших LLM (грамотный язык и рассуждения) и дополняет их преимуществами поисковых систем (точность и фактологическая обоснованность). В результате получается ИИ, который одновременно умён и надёжен.

Ограничения и вызовы

Хотя RAG мощен, это не панацея. Интеграция поиска с генерацией влечёт за собой собственные сложности и компромиссы, о которых специалистам стоит знать:

• Качество поиска имеет значение: Система RAG настолько хороша, насколько хороша информация, которую она извлекает. Если поисковый компонент не справляется – например, пропускает релевантный документ или извлекает что-то не по теме – то и ответ модели пострадает. В некоторых случаях ИИ может даже попытаться «заполнить» пробелы, что приведет к ошибкам. Обеспечение того, чтобы поисковик возвращал максимально релевантные, правильные результаты (и в достаточном количестве), — это активная область работы. Это зависит от качественных эмбеддингов, актуальных индексов и иногда хитрой обработки запросов. Сложные «нишевые» запросы или неоднозначные вопросы все еще могут поставить RAG в тупик, если найдено недостаточно контекста. Короче говоря, что вложишь, то и получишь: генерация будет настолько фактической, насколько достоверны полученные документы.
• Смещения и ошибки источников данных: RAG наследует сильные и слабые стороны своих исходных данных. Если ваша база знаний содержит устаревшую или предвзятую информацию, ИИ может представить это как истину. Например, если внутренняя вики компании не обновлялась или содержит ошибочную запись, помощник RAG может воспроизвести эту ошибку в своем ответе. В отличие от чистого LLM, который может дать сбалансированный общий взгляд, система RAG может чрезмерно доверять одному источнику. Чтобы избежать этого, организациям необходимо поддерживать высокое качество и проверку источников знаний. Смещение в документах (например, исторические данные, отражающие социальные предубеждения) также может влиять на ответы. Курирование корпуса и разнообразие источников важны для решения этой задачи ^[41].
• Задержка и сложность: Введение этапа поиска может добавить некоторую задержку в ответы. Типичный конвейер RAG может включать поиск по эмбеддингам или вызов поискового API, что занимает несколько сотен миллисекунд или больше, особенно при очень больших корпусах или если выполняется несколько поисков (для многошаговых вопросов). Обычно это приемлемо для большинства чат-ботов, но может стать проблемой при ультранизких требованиях к задержке. Кроме того, создание и поддержка инфраструктуры — индексы, векторные базы данных, пайплайны — добавляет сложность системы по сравнению с автономной моделью. Появляется больше компонентов, которые нужно координировать (хотя появились фреймворки, такие как LangChain или LlamaIndex, чтобы помочь с этим). Масштабирование этой архитектуры (для обработки большого количества одновременных запросов или очень больших данных) требует инженерных усилий. Однако облачные провайдеры и новые инструменты быстро упрощают развертывание RAG в масштабе.
• Ограничения Top-K и окна контекста: Модель может обработать только ограниченное количество извлечённого текста. Решение о том, сколько документов (и какие их части) передавать LLM, — нетривиальная задача. Если предоставить слишком мало, ответ может упустить ключевые детали; если слишком много — есть риск перегрузить окно контекста или снизить релевантность (не говоря уже о более высоких затратах на токены). Часто приходится искать баланс между достаточным контекстом и ограничениями модели. Такие техники, как chunking (разделение документов на части), помогают, но если для одного ответа действительно требуется информация, например, с 50 страниц текста, текущим моделям может быть сложно обработать всё это сразу. Появляются модели с длинным контекстом (с окнами в десятки тысяч токенов), что облегчает задачу, но они требуют больше вычислительных ресурсов. Определение оптимального количества «top-K» документов для извлечения по каждому запросу остаётся областью для оптимизации ^[42].
• Затраты на интеграцию и обслуживание: Внедрение RAG требует больше plumbing, чем использование готового чат-бота. Командам нужно заниматься загрузкой данных (добавлением всего релевантного контента в систему), векторизацией (созданием эмбеддингов документов), индексированием и регулярным обновлением базы знаний. Каждый из этих этапов, а также итоговое качество ответа, могут потребовать мониторинга и настройки. Например, может понадобиться обновить эмбеддинги при добавлении большого объёма новых данных или скорректировать поисковый алгоритм, если он пропускает результаты. Также есть задача orchestrating the workflow между поисковиком и LLM, особенно в сложных случаях или при использовании agent-like поведения (итеративный поиск). Отладка системы RAG иногда бывает сложнее — нужно выяснить, возникла ли проблема на этапе поиска или генерации. Всё это означает, что внедрение RAG требует времени на обучение, и небольшим командам стоит взвесить, использовать ли управляемый сервис или инвестировать в экспертизу для самостоятельной разработки.
• Проблемы конфиденциальности и безопасности: Если поиск обращается к внешним источникам (например, веб-поиск) или использует стороннюю облачную векторную БД, могут возникнуть security issues. Для корпоративных случаев важно убедиться, что конфиденциальные запросы или данные не утекут наружу. Даже внутри организации RAG-ассистент может случайно раскрыть информацию пользователю, которому она не предназначена (если не настроен контроль доступа к документам). Поэтому необходимы дополнительные меры и permission checks. Некоторые компании решают это, размещая весь RAG-процесс на своих серверах или в частном облаке. Проблема конфиденциальности менее актуальна, если RAG использует закрытое хранилище, но это важно учитывать, если архитектура предполагает интернет-поиск или общую инфраструктуру ^[43].
• Остаточные галлюцинации или ошибки синтеза: Хотя RAG значительно снижает количество галлюцинаций, он не устраняет их полностью. Модель может неправильно интерпретировать извлечённый текст или некорректно его объединить. Например, если в двух документах содержится немного противоречащая информация, LLM может объединить их в запутанный ответ. Или модель может сослаться на источник, но всё равно сделать из него неверный вывод. Обеспечение того, чтобы сгенерированный ответ оставался верным исходному материалу, остаётся постоянной задачей. Могут помочь такие техники, как инструкция использовать только предоставленную информацию или даже дообучение на наборе данных с поддержкой поиска. Некоторые продвинутые реализации RAG включают финальный этап проверки, когда ответ сверяется с источниками (иногда другой ИИ или с помощью явных правил), чтобы выявить неподтверждённые утверждения. Тем не менее, пользователи должны оставаться осторожными и рассматривать ответы RAG как вспомогательные результаты, а не абсолютную истину.

Несмотря на эти сложности, в индустрии и научном сообществе существует консенсус, что преимущества RAG значительно перевешивают трудности в большинстве сценариев. Многие ограничения активно решаются в новых исследованиях (например, улучшенные алгоритмы поиска, гибридный поиск с использованием ключевых слов и векторов, большие окна контекста и т.д.) ^[44]. Например, ведутся исследования в области Graph-augmented RAG (использование графов знаний для расширения контекста поиска) и “адаптивного” поиска, когда LLM может решать, нужно ли задать дополнительные вопросы ^[45]. Эти усилия направлены на то, чтобы сделать RAG более надёжным даже для сложных, многошаговых вопросов. Также стоит отметить, что некоторые критики утверждают, что будущие LLM могут включать настолько обширные знания или динамическое рассуждение, что явный поиск станет менее необходимым («RAG — это антипаттерн», как гласит провокационный заголовок блога ^[46]). Однако, по состоянию на 2025 год, RAG остаётся наиболее практичным методом, чтобы обеспечить ИИ как интеллектом, так и актуальными знаниями. Дополнительная сложность — небольшая плата за ИИ, который может обосновать свои утверждения и работать с реальной информацией.

Развитие индустрии и тренды (на 2025 год)

За последние два года наблюдается взрывной рост систем на базе RAG по всей технологической индустрии. То, что начиналось как исследовательская идея в 2020 году, стало мейнстримом к 2025-му, и крупные компании и стартапы спешат внедрить генерацию с поддержкой поиска в свои ИИ-продукты. Вот некоторые из заметных событий и текущих трендов:

• Принятие Big Tech: Все крупные игроки в области ИИ и облачных технологий теперь предлагают решения RAG. OpenAI представила функции для извлечения знаний (позволяя ChatGPT подключаться к данным компании или к интернету), Microsoft встроила RAG в свои сервисы Azure Cognitive Search и Azure OpenAI, Google запустила Vertex AI Search для предприятий, а платформа Bedrock от Amazon включает управляемые Knowledge Bases – все это направлено на то, чтобы упростить компаниям добавление поиска в генеративный ИИ ^[47]. Bing Chat от Microsoft, выпущенный в начале 2023 года, стал одним из первых известных чат-ботов на базе RAG, объединяя GPT-4 с поиском в интернете в реальном времени с отличным результатом. Google последовала за ним с Bard, а затем с Search Generative Experience (SGE), который также использует LLM поверх результатов поиска Google. Эти продукты фактически превратили поисковые системы в ИИ-чат-ботов, которые используют RAG для ответов на запросы с указанием источников. Как заметила одна статья, «Вы видите это во всех видах ИИ-продуктов сегодня» – действительно, от поиска до приложений для продуктивности, RAG повсюду ^[48][49].
• Платформы и сервисы для предприятий: Появляется быстрорастущая экосистема платформ RAG, ориентированных на бизнес. Например, Microsoft Azure AI Search (в сочетании с Azure OpenAI) предоставляет шаблон для RAG: вы указываете ему свои данные (SharePoint, базы данных и т.д.), а он занимается индексированием и поиском, чтобы LLM мог генерировать ответы ^[50]. Платформа IBM’s Watsonx также заявляет о возможностях RAG, а IBM Research опубликовала руководства по созданию RAG-пайплайнов для бизнеса ^[51]. Стартапы, такие как Glean (корпоративный поиск), Elastic и Lucidworks интегрировали генерацию ответов LLM поверх своих поисковых технологий. Даже компании, занимающиеся базами данных, присоединились: Pinecone (стартап по векторным базам данных) стал ключевым элементом для RAG, а традиционные базы данных, такие как Redis, Postgres (с pgvector) и OpenSearch, добавили функции векторного поиска для поддержки этих задач. Индустрия сходится во мнении, что каждое предприятие захочет чат-бота, который сможет работать с их собственными данными, и множество поставщиков борются за то, чтобы предоставить для этого инструменты.
• Знаковые слияния и инвестиции: Важность технологий поиска подчеркивается крупными сделками — например, OpenAI (компания, стоящая за ChatGPT) приобрела Rockset, базу данных для аналитики и поиска в реальном времени, в середине 2024 года ^[52]. Это широко рассматривалось как шаг по усилению инфраструктуры поиска OpenAI для своих моделей (что позволяет обеспечить более быстрые и мощные возможности RAG для таких продуктов, как ChatGPT Enterprise). В 2025 году OpenAI также инвестировала в Supabase, open-source backend для баз данных, что сигнализирует о том, что даже компании, разрабатывающие ИИ-модели, рассматривают хранение/поиск данных как стратегическое направление ^[53]. Мы также видели крупные раунды финансирования компаний, занимающихся векторными базами данных (Pinecone, Weaviate, Chroma и др.) в 2023–2024 годах, что по сути подпитывает «слой памяти» ИИ. Эти приобретения и инвестиции подчеркивают тенденцию: поставщики LLM спускаются вниз по стеку, чтобы владеть слоем поиска, а платформы данных поднимаются вверх по стеку, чтобы интегрировать LLM — и все встречаются посередине на уровне RAG.
• Распространение инструментов и фреймворков: Open-source сообщества создали множество инструментов для упрощения разработки RAG-приложений. LangChain, open-source фреймворк, стал очень популярным для объединения LLM с поиском и другими действиями. LlamaIndex (GPT Index) — еще один инструмент, который помогает соединять LLM с вашими источниками данных путем создания индексов. Meta (Facebook) выпустила LLM.nsys / Retrieval Augmentation Toolkit и другие инструменты с открытым исходным кодом. Тем временем NVIDIA опубликовала целую референсную архитектуру RAG («RAG AI Blueprint»), чтобы помочь предприятиям эффективно внедрять такие системы ^[54]. Появляются даже готовые предложения «RAG как сервис» — например, некоторые консалтинговые фирмы и стартапы предлагают услуги по быстрой настройке RAG-чатбота на данных клиента ^[55]. Всё это означает, что для компании, желающей внедрить RAG в 2025 году, существует широкий выбор: от самостоятельной разработки на open source до облачных API и готовых решений — в зависимости от того, что важнее: кастомизация или удобство ^[56].
• Продвинутые исследования RAG: В исследовательской сфере 2024 и 2025 годы продолжили совершенствовать методы RAG. Некоторые заметные направления включают Graph RAG (внедрение графов знаний в поиск для сохранения связей между фактами) ^[57], гибридный поиск (объединение поиска по ключевым словам и векторного поиска для лучшего понимания запросов) и модульные пайплайны RAG, которые обрабатывают сложные запросы в несколько этапов ^[58]. Исследователи также изучают динамический поиск, когда LLM может итеративно запрашивать дополнительную информацию при необходимости (превращая RAG в диалоговый поиск). Еще одно интересное направление — более тесная интеграция поиска и генерации на уровне архитектуры, например, подходы, при которых поиск происходит во время инференса модели (как в Retro, Retriever-augmented attention и др.), что размывает границу между поиском и генерацией ^[59]. Хотя сейчас это в основном экспериментальные решения, они обещают еще более эффективные и интеллектуальные системы. Мультимодальный RAG — еще одна перспектива: использование изображений или других данных в процессе поиска (представьте ИИ, который может «искать» схему или аудиофрагмент, а не только текст). И наконец, обсуждения вокруг RAG часто переплетаются с ростом AI-агентов: как уже упоминалось, в 2025 году активно обсуждаются системы, которые планируют задачи и используют инструменты. Эти агенты часто используют RAG как свою память для хранения информации между этапами ^[60]. Например, агент, решающий сложную задачу, может искать документы, записывать промежуточные результаты (в векторное хранилище), а затем извлекать эти заметки позже. Такая синергия говорит о том, что RAG станет основой не только для ботов вопросов-ответов, но и для более автономных ИИ-систем будущего.
• Истории успеха из реального мира: К середине 2025 года мы увидели внедрение RAG во многих отраслях. Например, в здравоохранении клиника Mayo протестировала «AI-ассистента врача», который использует RAG для соединения диалога на базе GPT с актуальной медицинской литературой и данными пациентов, помогая врачам получать ответы с указанием источников. Стартапы в области юридических технологий предлагают AI-юристов, которые находят релевантную судебную практику по любому вопросу. Банки используют RAG для внутренних инструментов оценки рисков, которые извлекают тексты политик и нормативных документов, чтобы гарантировать соответствие ответов требованиям регулирования. В потребительском сегменте такие приложения, как Perplexity.ai, стали популярны, предлагая опыт “Google + ChatGPT”, где на любой вопрос дается разговорный ответ с цитатами благодаря RAG под капотом ^[61]. Даже социальные сети подключились — в конце 2023 года X (Twitter) анонсировал Grok, AI-чатбота, интегрированного с актуальными трендами и знаниями Twitter (Илон Маск заявил, что он обладает «высоко точной» информацией в реальном времени благодаря мультиагентному подходу RAG) ^[62]. Эти примеры показывают, как RAG перешел от теории к практике: практически все “AI-ассистенты”, которым нужны специфические знания, используют его. Как выразился один эксперт: RAG «повышает точность AI-моделей, извлекая релевантную информацию из множества внешних источников», и доказывает свою ценность во всем — от рекламы до финансов и обслуживания клиентов ^[63].

Оценивая ситуацию в августе 2025 года, становится ясно, что RAG «вышел на новый уровень». Это уже не узкоспециализированный трюк, а ключевая архитектура для внедрения AI. Компании, которым нужен надежный, ориентированный на предметную область AI, все чаще приходят к выводу, что извлечение + генерация — это путь к цели ^[64]. В результате базы знаний и LLM сближаются: поисковые системы добавляют генеративные возможности, а генеративные модели сочетаются с поисковыми функциями. Такой гибридный подход движет следующее поколение чатботов, виртуальных ассистентов и AI-агентов, с которыми мы взаимодействуем ежедневно.

Заключение

Retrieval-Augmented Generation представляет собой мощное слияние технологий поисковых систем с передовыми языковыми моделями AI. Обучая AI-системы «открывать книгу» и доставать именно те знания, которые им нужны, RAG делает эти системы гораздо более полезными и заслуживающими доверия. Он устраняет разрыв между чистой мощью AI и реальной информацией, гарантируя, что наши чатботы и ассистенты не только звучат умно — они и есть умны, с фактическими ответами в подтверждение. От корпоративных внедрений внутренних советников на базе GPT до потребителей, задающих поисковым ботам сложные вопросы, RAG — это скрытый рабочий механизм, который обеспечивает необходимые факты и контекст. Как мы рассмотрели, этот подход дает значительные преимущества в точности, релевантности и адаптивности, хотя и влечет за собой новые технические задачи для решения.

В 2025 году RAG находится в центре перехода к ИИ, который глубоко интегрирован с знаниями. Эксперты рассматривают его как краеугольный камень для создания «экспертных ИИ» систем, адаптированных к каждой области ^[65]. И с продолжающимися инновациями можно ожидать, что RAG станет еще более бесшовным — возможно, однажды будет просто предполагаться, что любой сильный ИИ-ассистент имеет встроенные возможности поиска. На данный момент всем, кто хочет использовать ИИ для получения надежных, обоснованных ответов, стоит серьезно рассмотреть парадигму RAG. Это отличный пример того, как сочетание двух технологий — поиска и генерации — может дать нечто большее, чем простая сумма их частей. Как отмечают Патрик Льюис и другие, генерация с поддержкой поиска вполне может стать будущим генеративного ИИ, когда наши ИИ-модели не просто обладают знаниями, а точно знают, где их найти, когда это необходимо ^[66].

Источники:

• InfoWorld – «Retrieval-augmented generation refined and reinforced»^[67]
• NVIDIA Blog – «What Is Retrieval-Augmented Generation, aka RAG?»^[68]
• Squirro Blog – «The State of RAG in 2025: Bridging Knowledge and Generative AI» ^[69]
• Forbes Tech Council via BestOfAI – «The Rise Of Retrieval-Augmented Generation» ^[70]
• Кен Юнг, The AI Economy newsletter – Интервью с Деннисом Перпетуа ^[71]
• IBM Research Blog – «What is retrieval-augmented generation?» ^[72]
• Signity Solutions – «Top RAG Chatbot AI Systems… in 2025»^[73]
• Goldman Sachs (Марко Ардженти) – «Чего ожидать от ИИ в 2025 году» ^[74]

References

1. medium.com, 2. medium.com, 3. blogs.nvidia.com, 4. research.ibm.com, 5. www.elumenotion.com, 6. research.ibm.com, 7. squirro.com, 8. learn.microsoft.com, 9. www.elumenotion.com, 10. blogs.nvidia.com, 11. blogs.nvidia.com, 12. blogs.nvidia.com, 13. blogs.nvidia.com, 14. thelettertwo.com, 15. thelettertwo.com, 16. research.ibm.com, 17. dataforest.ai, 18. dataforest.ai, 19. www.signitysolutions.com, 20. blogs.nvidia.com, 21. blogs.nvidia.com, 22. research.ibm.com, 23. www.infoworld.com, 24. www.infoworld.com, 25. www.infoworld.com, 26. squirro.com, 27. bestofai.com, 28. squirro.com, 29. dataforest.ai, 30. ragflow.io, 31. www.goldmansachs.com, 32. bestofai.com, 33. blogs.nvidia.com, 34. blogs.nvidia.com, 35. www.signitysolutions.com, 36. blogs.nvidia.com, 37. www.infoworld.com, 38. www.signitysolutions.com, 39. research.ibm.com, 40. research.ibm.com, 41. bestofai.com, 42. www.infoworld.com, 43. bestofai.com, 44. www.infoworld.com, 45. medium.com, 46. www.elumenotion.com, 47. www.infoworld.com, 48. dev.to, 49. github.blog, 50. learn.microsoft.com, 51. research.ibm.com, 52. ragflow.io, 53. ragflow.io, 54. blogs.nvidia.com, 55. www.prismetric.com, 56. www.infoworld.com, 57. medium.com, 58. www.infoworld.com, 59. ragflow.io, 60. ragflow.io, 61. www.signitysolutions.com, 62. www.signitysolutions.com, 63. bestofai.com, 64. squirro.com, 65. www.goldmansachs.com, 66. blogs.nvidia.com, 67. www.infoworld.com, 68. blogs.nvidia.com, 69. squirro.com, 70. bestofai.com, 71. thelettertwo.com, 72. research.ibm.com, 73. www.signitysolutions.com, 74. www.goldmansachs.com