Генерація з підкріпленням пошуком (RAG): Революція пошуково-розширеного ШІ в чат-ботах та корпоративних застосунках

• RAG означає Retrieval-Augmented Generation (генерація з підкріпленням пошуком) — гібридний підхід в ІІ, який поєднує велику мовну модель із пошуковою системою або базою даних для отримання зовнішніх знань з метою надання обґрунтованих, актуальних відповідей.
• У 2025 році RAG став стратегічною необхідністю для сучасного ІІ, забезпечуючи роботу інтелектуальних чат-ботів, корпоративних асистентів та інших контекстно-орієнтованих застосунків.
• На практиці система RAG спочатку знаходить релевантні документи з джерела знань, потім додає найкращі фрагменти до запиту користувача перед тим, як LLM генерує фінальну відповідь.
• Патрік Льюїс, який очолював команду, що ввела термін «RAG» у статті Facebook AI 2020 року, описує RAG як зростаючу сім’ю методів, що представляють майбутнє генеративного ІІ.
• Як зазначає Патрік Льюїс, підхід із підкріпленням пошуком можна реалізувати всього у п’яти рядках коду.
• Багато систем RAG повертають джерела разом із відповіддю, надаючи назви документів або URL-адреси для перевірки та довіри.
• RAG забезпечує актуальні відповіді, отримуючи свіжу інформацію під час запиту, що дозволяє давати точні відповіді про нещодавні події чи нові політики.
• Він знижує поточні витрати, уникаючи повного перенавчання; натомість організації підтримують індекс даних для пошуку і дозволяють моделі звертатися до нього за потреби.
• Яскравий приклад використання — асистент-клініцист Mayo Clinic на базі ІІ, який використовує RAG для поєднання діалогу на основі GPT з актуальною медичною літературою та даними пацієнтів із посиланнями на джерела.
• До 2025 року провідні технологічні компанії пропонують рішення RAG (придбання Rockset компанією OpenAI у 2024, Microsoft Azure OpenAI, Google Vertex AI Search, Amazon Bedrock) та розвивається екосистема інструментів, таких як LangChain і Pinecone.

Генеративний ІІ захопив уяву, але retrieval-augmented generation – більш відомий як RAG – забезпечує вимірюваний, обґрунтований вплив у різних галузях ^[1]. Простими словами, RAG — це гібридний підхід в ІІ, який поєднує велику мовну модель (LLM) із пошуковою системою або базою даних. Результат схожий на те, якби надрозумний чат-бот отримав доступ до спеціальної бібліотеки чи Інтернету: він може “шукати” факти на льоту і використовувати цю інформацію для створення більш точних, актуальних відповідей. Таке поєднання пошуку та генерації допомагає зменшити галюцинації, прив’язати відповіді ІІ до реальних джерел і знизити потребу у дорогому перенавчанні моделей ^[2], ^[3]. У 2025 році RAG став стратегічною необхідністю для сучасного ІІ — забезпечуючи роботу інтелектуальних чат-ботів, корпоративних асистентів та інших застосунків, які вимагають надійних, контекстно-орієнтованих знань.

Що таке RAG і як він працює?

Генерація з підкріпленням пошуком (Retrieval-Augmented Generation, RAG) — це AI-фреймворк, який базує модель генерації тексту на зовнішніх джерелах знань ^[4]. Іншими словами, він доповнює LLM (наприклад, GPT-4 або подібні) шляхом додавання етапу пошуку: коли ШІ отримує запит, він спочатку шукає у колекції документів або базі даних релевантну інформацію, а потім використовує цей матеріал для формування своєї відповіді ^[5]. Такий підхід заповнює критичний пробіл у роботі звичайних LLM. Окремий LLM схожий на дуже освічену людину, яка складає іспит із закритою книгою – він покладається лише на те, що є в його пам’яті (його навчені параметри). Натомість система RAG схожа на складання іспиту з відкритою книгою: модель може “на льоту” звертатися до зовнішнього тексту перед тим, як відповісти ^[6].

Як RAG працює на практиці — це просто. Спочатку користувач ставить питання або дає підказку. Далі система отримує релевантну інформацію із джерела знань — це може бути індекс веб-пошуку, векторна база даних корпоративних документів, статті з вікі або будь-який інший текстовий корпус. Наприклад, якщо ви ставите чат-боту служби підтримки детальне питання, система RAG може шукати у внутрішніх файлах політик, інструкціях чи базі знань підтримки за ключовими словами та пов’язаним контентом. Потім найбільш релевантні фрагменти або документи передаються у підказку, яку отримує LLM (часто шляхом додавання їх до запиту користувача). Нарешті, LLM генерує відповідь, яка інтегрує знайдені факти із власним мовним розумінням ^[7], ^[8]. По суті, LLM “читає” знайдений матеріал і створює комплексну відповідь, подібно до того, як студент цитує джерела у рефераті. Такий процес гарантує, що вихідні дані базуються на реальних даних, а не лише на параметричній пам’яті моделі ^[9]. Багато систем RAG також повертають джерела (наприклад, назви документів або URL) разом із відповіддю, щоб користувачі могли перевірити й довіряти інформації ^[10].

Щоб проілюструвати, Рік Меррітт з NVIDIA пропонує корисну аналогію: суддя може мати чудові загальні знання права, але для конкретної справи суддя відправляє секретаря до юридичної бібліотеки, щоб той знайшов відповідні справи та прецеденти ^[11]. Тут LLM — це суддя, а RAG — старанний секретар, який надає точні необхідні факти. Патрік Льюїс — дослідник, який очолював команду, що запровадила термін “RAG” у статті Facebook AI 2020 року, — описує RAG як “зростаючу сім’ю методів”, яка, на його думку, є майбутнім генеративного ШІ ^[12]. Поєднуючи потужні генеративні моделі з зовнішніми знаннями, RAG дозволяє ШІ виходити за межі простого відтворення навчальних даних і натомість динамічно отримувати нову інформацію на вимогу ^[13]. Коротко кажучи, RAG перетворює LLM із всезнаючого “закритого підручника” на експерта з відкритою книгою, який може цитувати джерела та бути в курсі найновішої інформації.

Чому RAG має значення?

RAG набув популярності, оскільки безпосередньо вирішує деякі з найбільших обмежень автономних мовних моделей ШІ. Галюцинації — схильність LLM вигадувати правдоподібні, але неправильні відповіді — зменшуються, коли модель має реальні документи для посилання. Обґрунтовуючи відповіді фактами, RAG підвищує точність і надійність. “Дві найважливіші речі, які робить RAG для підприємств — це дозволяє нам знаходити відповіді та робити це відстежуваним,” — каже Денніс Перпетуа, глобальний технічний директор Kyndryl ^[14]. Іншими словами, добре реалізована система RAG може не лише знайти правильну відповідь, а й показати вам джерело, звідки вона взялася — даючи користувачам впевненість, що відповідь можна перевірити та довіряти їй ^[15]. Луїс Ластрас, директор з мовних технологій IBM Research, також порівнює це з підходом “відкритої книги”: “У системі RAG ви просите модель відповісти на запитання, переглядаючи зміст книги, а не намагаючись згадати факти з пам’яті.” ^[16] Це означає, що користувачі (і розробники) отримують прозорість щодо чому ШІ сказав саме це, що є критичним фактором для формування довіри до результатів ШІ.

Ще однією великою перевагою є те, що RAG дозволяє ШІ залишатися актуальним. Традиційні LLM навчаються на фіксованому наборі даних, який може застаріти – вони схожі на енциклопедії, які не можуть оновлюватися після публікації ^[17]. RAG вирішує цю проблему, дозволяючи моделі отримувати свіжу інформацію з надійних джерел під час запиту ^[18]. Ця можливість є неоціненною у швидкозмінних сферах. Наприклад, асистент на базі RAG може відповідати на запитання про останні події, нові дослідження або оновлені політики компанії з точністю 95–99%, оскільки він звертається до актуальної, перевіреної інформації, а не до застарілих навчальних даних ^[19]. Відповіді є контекстуально релевантними до поточного моменту, що змінює правила гри для таких сценаріїв, як новинні запити, живі звернення клієнтів або підтримка прийняття рішень у реальному часі.

Вартість та ефективність також є ключовими причинами важливості RAG. Замість трудомісткого донавчання гігантської LLM на кожному новому документі чи домені (що дорого і займає багато часу), RAG дозволяє використовувати набагато легший підхід: підтримувати індекс даних, що можна шукати, і дозволяти моделі звертатися до нього за потреби. «Ми можемо реалізувати цей процес лише п’ятьма рядками коду», зазначає Патрік Льюїс, підкреслюючи, що доповнення існуючої моделі механізмом пошуку часто швидше й дешевше, ніж перенавчання моделі на нових даних ^[20]. Це означає, що організації можуть “гаряче” підключати нові джерела знань на льоту^[21]. Наприклад, фінтех-компанія може додати дані ринку за минулий тиждень до пулу пошуку свого чат-бота, і бот одразу почне відповідати на запитання про останні тенденції на ринку акцій – без необхідності перенавчання моделі. Таким чином, RAG знижує поточні витрати на обслуговування розгортань LLM і робить їх значно більш адаптивними до змін інформації ^[22].

Однаково важливо для підприємств, RAG пропонує спосіб безпечно розблокувати власні дані. Інформація, що стосується конкретної компанії та є конфіденційною, часто не може бути використана для навчання публічних моделей з міркувань конфіденційності. Завдяки RAG моделі не потрібно вбирати конфіденційні дані у свої ваги; вона просто отримує їх за потреби. Це дозволяє підприємствам використовувати внутрішні знання (з вікі, баз даних, PDF тощо), щоб отримувати індивідуальні відповіді ШІ без розкриття цих даних або передачі їх сторонній моделі ^[23]. Насправді, однією з основних проблем застосування LLM для бізнес-потреб було надання релевантних, точних знань із величезних корпоративних баз даних моделі без необхідності донавчати сам LLM ^[24]. RAG елегантно вирішує це: інтегруючи галузеві дані під час отримання, він гарантує, що відповіді ШІ точно адаптовані до вашого контексту (наприклад, ваш каталог продукції чи політики), тоді як основна модель залишається універсальною ^[25]. Підприємство зберігає повний контроль над своїми власними даними та може забезпечити дотримання вимог, безпеку та контроль доступу на стороні отримання. Як зазначає технічний директор Squirro Ян Оверні, «У 2025 році генерація з підкріпленням отриманням — це не просто рішення; це стратегічна необхідність, яка безпосередньо вирішує ці ключові виклики для підприємств», долаючи розрив між потужними LLM і постійно зростаючими знаннями організації ^[26].

Підсумовуючи, чому RAG важливий: він робить ШІ точнішим, надійнішим, актуальнішим і гнучкішим. Користувачі отримують кращі відповіді (з доказами на підтвердження), а організації можуть впроваджувати AI-асистентів, які дійсно знають їхню власну специфіку без порушення бюджету чи правил. Це виграшний підхід, який перетворює генеративний ШІ з цікавої забавки на надійний інструмент для реальних завдань.

Ключові сфери застосування та приклади використання

Здатність RAG впроваджувати галузеві знання та дані в реальному часі відкрила широкий спектр високоефективних сценаріїв використання для AI-систем. Деякі з найважливіших застосувань включають:

• Інтелектуальні чат-боти та віртуальні асистенти: Чат-боти на основі RAG можуть обробляти набагато складніші запитання, ніж стандартні боти. Вони отримують відповіді з баз знань, документації або з Інтернету в реальному часі, що дозволяє агентам служби підтримки клієнтів, IT-довідковим ботам і віртуальним асистентам надавати надзвичайно точні, контекстно-залежні відповіді. Наприклад, внутрішній HR-чат-бот, який використовує RAG, може миттєво знайти найновіший документ із політикою компанії, щоб відповісти на запитання працівника щодо пільг, замість того щоб давати загальну відповідь. Так само чат-бот для клієнтів на сайті електронної комерції може знайти технічні характеристики товару або дані про наявність на складі, щоб відповісти на конкретний запит щодо продукту. Такі чат-боти фактично «спілкуються» з даними компанії, щоб надати релевантні відповіді, що призводить до кращого задоволення користувачів. На практиці чат-боти на основі RAG демонструють вимірювані переваги – наприклад, підвищення залученості клієнтів і конверсії продажів у роздрібній торгівлі, а також значне скорочення часу відповіді на запити співробітників щодо HR-питань ^[27].
• Корпоративне управління знаннями: Компанії використовують RAG для створення AI-систем, які виступають у ролі досвідчених внутрішніх консультантів. Асистент із підтримкою RAG може бути підключений до величезних корпоративних сховищ документів – вікі, інструкцій, звітів, електронної пошти – і дозволяти співробітникам здійснювати пошук у природній мові. Це має величезне значення для продуктивності та підтримки прийняття рішень. Інженери можуть запитувати у чат-бота з проєктування систем вимоги з минулих проєктних документів; юристи – звертатися до AI, навченої на минулих справах і нормативних актах; нові співробітники можуть швидко ознайомитися з деталями, ставлячи детальні запитання внутрішньому вікі-боту. По суті, RAG перетворює організаційні дані на AI-базу знань, до якої можна звертатися через запити, руйнуючи інформаційні бар’єри. До 2025 року багато компаній повідомляють, що RAG стає основою доступу до корпоративних знань – забезпечуючи співробітникам точні, актуальні відповіді з масивів даних компанії, при цьому дотримуючись прав доступу та вимог комплаєнсу ^[28].
• Підтримка клієнтів і технічні довідкові служби: RAG трансформує робочі процеси підтримки. Уявіть агента техпідтримки, який вирішує складну програмну проблему через чат – з RAG асистент може шукати в інструкціях, FAQ і навіть у поточних звітах про помилки у реальному часі ^[29]. AI може знайти відповідний посібник із усунення несправностей або внутрішній тікет, що відповідає коду помилки, а потім запропонувати покрокове рішення. Це суттєво скорочує час вирішення проблеми, оскільки і AI, і агент мають миттєвий доступ до необхідної інформації. Це також гарантує, що поради є послідовними та правильними (заснованими на офіційній документації). У результаті компанії, такі як банки, телекомунікаційні та програмні фірми, впроваджують боти підтримки на основі RAG для покращення клієнтського досвіду та зменшення навантаження на кол-центри. Ці системи чудово справляються з обробкою рідкісних запитів і складних, багатокрокових проблем, оскільки можуть знаходити нішеву інформацію за потреби.
• Дослідження та створення контенту: Ще одна сфера — це будь-які завдання, що потребують глибокого дослідження або синтезу контенту. RAG-системи можуть допомагати письменникам, аналітикам чи студентам, знаходячи факти та посилання у великих масивах тексту. Наприклад, юридичні асистенти-дослідники, що працюють на основі RAG, можуть знаходити релевантні судові рішення та закони для підготовки юридичного документа. Медичні AI-асистенти можуть знаходити найновіші статті з журналів або записи пацієнтів, коли лікар ставить діагностичне питання, допомагаючи приймати клінічні рішення. Фінансові аналітики можуть запитувати ринкові дані чи звіти й отримувати AI-резюме, засноване на цих джерелах. Важливо, що AI надає посилання на джерела, тож професіонали можуть перевірити інформацію. Таке використання RAG як асистента-дослідника прискорює робочі процеси, пов’язані з пошуком конкретних відповідей чи інсайтів у великих обсягах тексту.
• Персоналізовані рекомендації та запити до даних: Деякі застосування поєднують RAG з даними користувача для створення персоналізованих результатів. Наприклад, персональний AI-асистент для електронної пошти може знаходити деталі з вашого календаря, попередніх листів чи файлів, коли складає для вас резюме або відповідь. Або ж AI-інструмент для продажів може підбирати інформацію про компанію потенційного клієнта та останні новини, щоб допомогти менеджеру створити індивідуальну пропозицію. Це, по суті, спеціалізовані випадки RAG: пошук здійснюється у персональних або контекстних сховищах даних, а генерація створює індивідуальний результат (наприклад, персоналізовану рекомендацію чи резюме). Ця модель навіть поширюється на агентні AI-системи — багатокрокові AI-«агенти», які використовують RAG як форму пам’яті. У 2025 році багато експериментальних AI-агентів використовують механізм RAG для зберігання та відтворення інформації протягом тривалого завдання чи розмови (наприклад, запам’ятовуючи вподобання користувача чи попередні інструкції) ^[30]. Така синергія між RAG і AI-агентами дозволяє створювати більш складні, багатоходові взаємодії, які залишаються послідовними та інформованими з часом.
• Експертні системи для конкретних галузей: Компанії дедалі частіше інтегрують LLM із власними даними, щоб створювати експертні AI для окремих індустрій. Директор з інформаційних технологій Goldman Sachs Марко Ардженті зазначає, що бізнес підключатиме AI до своїх приватних наборів даних за допомогою RAG (або донавчання), щоб створювати «великі експертні моделі» — AI-фахівців у медицині, фінансах, праві тощо, які володіють найновішими знаннями у своїй галузі ^[31]. Наприклад, фармацевтична компанія може впровадити модель на основі RAG, яка має доступ до внутрішніх наукових статей і результатів експериментів, що робить її експертним асистентом для науковців, які розробляють нові ліки. Ця концепція LLM як експертів значною мірою базується на пошуку: модель залишається універсальною, але доповнюється глибоким джерелом галузевої інформації під час відповіді. Результат — AI, який вільно володіє термінологією та фактами галузі. Ми вже бачимо це на прикладі спеціалізованих чат-ботів, таких як BloombergGPT для фінансів чи клінічних асистентів у медицині, які використовують RAG-технології для інтеграції власних даних (ринкових, медичних тощо) і надають дуже точні, релевантні відповіді.

Ці приклади лише поверхнево розкривають тему. Практично будь-який AI-додаток, який вимагає фактичної точності, актуальних знань або налаштування під конкретний набір даних, може отримати переваги від RAG ^[32]. Від інтерактивних пошукових систем (наприклад, нова хвиля пошукових ботів, таких як Bing Chat, YouChat або Summarizer від Brave, які відповідають на запити з посиланнями на результати з вебу) до креативних інструментів (наприклад, асистенти з написання коду, які підтягують документацію API під час генерації коду), RAG доводить свою універсальність. Це дозволяє AI не лише генерувати контент, а й отримувати, аналізувати та відповідати, що відкриває у декілька разів більше застосувань, ніж використання ізольованої моделі ^[33]. Як зазначено в одній зі статей NVIDIA, з RAG «користувачі фактично можуть вести діалоги з репозиторіями даних», тобто потенційні сценарії використання настільки широкі, наскільки різноманітні джерела даних, які ви підключаєте ^[34].

Переваги підходу RAG

Швидке впровадження генерації з підкріпленням пошуком зумовлене низкою очевидних переваг порівняно з використанням лише LLM:

• Краща точність і менше галюцинацій: Завдяки обґрунтуванню відповідей знайденими доказами система RAG значно рідше вигадує інформацію. Модель звіряє згенеровану відповідь із реальними даними, що забезпечує фактично правильні та релевантні відповіді. Дослідження та галузеві звіти показують різке зниження рівня галюцинацій – деякі корпоративні чат-боти на основі RAG досягають точності 95–99% на запитах у своїй галузі, тоді як звичайна модель часто могла б помилитися ^[35]. Користувачі можуть бути впевнені, що відповіді базуються на реальних даних, а не лише на уяві AI ^[36].
• Актуальна інформація: RAG дозволяє AI залишатися в курсі нової інформації. Система може отримувати найсвіжіші доступні дані (будь то сьогоднішні новини, база даних, оновлена цього ранку, чи документ, доданий кілька хвилин тому), обходячи застарілий поріг знань, який мають багато LLM. Це критично важливо для сфер, таких як фінанси, новини, регулювання чи технології, де інформація часто змінюється. Більше ніякого AI, «замороженого в часі» – бот RAG, підключений до живого індексу, може відповідати на питання про вчорашню подію так само добре, як і про історичні.
• Експертиза за запитом: RAG дозволяє те, що можна назвати миттєвою спеціалізацією. Вам не потрібна спеціально навчена модель для кожної теми – один LLM можна адаптувати до будь-якої галузі, надаючи відповідні довідкові матеріали під час запиту. Це означає, що AI-сервіс може підтримувати декілька галузей знань (наприклад, базу знань зі страхування та медичну базу знань), просто змінюючи контекст отримання інформації, а не підтримуючи окремі моделі. Це також означає, що підприємство може впроваджувати потужних AI-асистентів без навчання моделі на конфіденційних внутрішніх даних – модель навчається в реальному часі на основі отриманих документів. Відповіді точно адаптовані до контексту, який надають ці документи ^[37], роблячи AI настільки ефективним, наскільки це дозволяє сукупність знань у джерелі даних.
• Прозорість і відстежуваність: На відміну від «чорної скриньки», яка просто видає відповідь, системи RAG часто показують джерело істини для відповіді. Багато реалізацій надають посилання або цитати (подібно до цієї статті). Це значно підвищує довіру користувачів і є великим плюсом для відповідності та аудиту^[38]. Якщо віртуальний агент каже «гарантія діє 2 роки», він також може надати посилання на конкретний документ і розділ політики, які це підтверджують. Для регульованих галузей або будь-яких ситуацій, де потрібно перевірити роботу AI, така відстежуваність є безцінною. Це фактично перетворює AI на корисного гіда, який вказує, звідки взялася відповідь, а не на оракула, якому потрібно сліпо довіряти.
• Немає потреби у постійному перенавчанні: Оскільки нові дані можна додавати до індексу отримання у будь-який час, вам не потрібно перенавчати базову LLM щоразу, коли змінюються ваші знання. Це значно знижує витрати на обслуговування. Донастройка великої моделі при кожному оновленні даних не лише дорога – вона може призвести до нових помилок або потребувати простою. RAG цього уникає. Як зазначають дослідники IBM, прив’язка моделі до зовнішніх фактів «зменшує потребу у постійному навчанні моделі на нових даних», що скорочує як обчислювальні, так і фінансові витрати ^[39]. Оновлення знань вашого AI стає таким же простим, як оновлення пошукового індексу або завантаження нових документів у базу даних.
• Ефективність і масштабованість: RAG також може бути більш ефективним під час виконання. Важка робота з пошуку в базі даних може бути оптимізована за допомогою спеціалізованої пошукової інфраструктури (наприклад, векторні бази даних, кешування тощо), що часто дешевше й швидше, ніж бездумно завантажувати все в контекст LLM. І оскільки LLM бачить лише сфокусований підсумок релевантної інформації (а не намагається вмістити всі можливі знання у свій запит чи параметри), він може ефективніше використовувати своє контекстне вікно. Це робить можливим роботу з великими базами знань – у вас можуть бути проіндексовані мільйони документів, але для кожного запиту моделі передаються лише 5 або 10 найкращих фрагментів. Такий підхід є масштабованим за своєю суттю: коли ваші дані зростають, ви оновлюєте індекс, а не модель. Дійсно, технологічні компанії створили цілі векторні пошукові рушії та платформи (Pinecone, Weaviate, FAISS тощо), щоб слугувати пошуковою основою для систем RAG, забезпечуючи, що навіть серед мільярдів даних потрібні можна знайти швидко.
• Керований доступ до знань і безпека: З RAG, особливо в корпоративному середовищі, ви можете явно контролювати, до якої інформації має доступ ШІ. Якщо певні документи є конфіденційними або деякі джерела ненадійні, ви просто не включаєте їх до корпусу для пошуку. Це різко відрізняється від великої попередньо навченої моделі, яка могла поглинути всілякі невідомі тексти з інтернету (і може їх відтворити). RAG дозволяє організаціям впроваджувати управління даними: наприклад, тримати ШІ офлайн, окрім доступу до затвердженого внутрішнього репозиторію. Це також зменшує ймовірність того, що модель випадково «зіллє» навчальні дані, оскільки модель не покладається на запам’ятований контент, а отримує його з перевіреного сховища. Як зазначають експерти IBM, ґрунтуючи відповіді на перевірених зовнішніх даних, система RAG має менше можливостей витягнути чутливу або недоречну інформацію зі своїх внутрішніх параметрів ^[40]. По суті, ШІ говорить лише те, що йому дозволено знаходити.

Ці переваги роблять RAG привабливим рішенням там, де точність, актуальність інформації та довіра є головними пріоритетами – саме тому так багато організацій впроваджують його. Він поєднує сильні сторони великих LLM (вільна мова та міркування) і доповнює їх перевагами пошукових систем (точність і фактична обґрунтованість). Результат – ШІ, який одночасно розумний і надійний.

Обмеження та виклики

Хоча RAG потужний, це не панацея. Інтеграція пошуку з генерацією створює власні виклики й компроміси, про які фахівці повинні знати:

• Якість вибірки має значення: RAG-система настільки хороша, наскільки якісну інформацію вона знаходить. Якщо пошуковий компонент не спрацює – наприклад, пропустить релевантний документ або знайде щось не по темі – відповідь моделі постраждає. В окремих випадках ШІ може навіть спробувати “заповнити” прогалини, що призведе до помилок. Забезпечення того, щоб вибірник повертав максимально релевантні, правильні результати (і достатню їх кількість), є актуальним напрямком роботи. Це залежить від якісних ембеддінгів, актуальних індексів і іноді – від розумної обробки запитів. Складні “нішеві” запити або неоднозначні питання все ще можуть поставити RAG у глухий кут, якщо не знайдено достатньо контексту. Коротко кажучи, що вклали, те й отримали: генерація буде настільки фактичною, наскільки фактичними є отримані документи.
• Упередження та помилки джерел даних: RAG успадковує сильні та слабкі сторони своїх джерел даних. Якщо ваша база знань містить застарілу або упереджену інформацію, ШІ може подати це як істину. Наприклад, якщо внутрішня вікі компанії не оновлювалася або містить помилковий запис, RAG-асистент може відтворити цю помилку у своїй відповіді. На відміну від чистої LLM, яка може дати збалансовану загальну відповідь, RAG-система може надмірно довіряти одному джерелу. Щоб уникнути цього, організаціям потрібно підтримувати якісні, перевірені джерела знань. Упередження в документах (наприклад, історичні дані, що відображають соціальні упередження) також можуть впливати на відповіді. Курація корпусу та різноманіття джерел важливі для вирішення цієї проблеми ^[41].
• Затримка та складність: Додавання етапу вибірки може додати певну затримку у відповідях. Типовий RAG-конвеєр може включати пошук ембеддінгів або виклик пошукового API, що займає кілька сотень мілісекунд або більше, особливо на дуже великих корпусах чи при багаторазових пошуках (для багатокрокових питань). Це зазвичай прийнятно для більшості чат-ботів, але може бути проблемою для наднизьких вимог до затримки. Крім того, побудова та підтримка інфраструктури – індексів, векторних баз даних, конвеєрів – додає складності системи порівняно з автономною моделлю. З’являється більше компонентів, які потрібно координувати (хоча з’явилися фреймворки на кшталт LangChain чи LlamaIndex, які допомагають у цьому). Масштабування цієї архітектури (для обробки багатьох одночасних запитів чи дуже великих даних) вимагає інженерних зусиль. Однак хмарні провайдери та нові інструменти швидко спрощують розгортання RAG у масштабі.
• Обмеження Top-K та вікна контексту: Модель може обробити лише певну кількість отриманого тексту. Визначення, скільки документів (і які їх частини) подавати LLM, — це нетривіальна задача. Якщо надати замало, відповідь може пропустити ключові деталі; якщо забагато — ризикуєте перевантажити вікно контексту або розмити релевантність (не кажучи вже про вищу вартість токенів). Часто доводиться шукати баланс між достатнім контекстом і дотриманням обмежень моделі. Такі техніки, як chunking (розбиття документів на частини), допомагають, але якщо для однієї відповіді справді потрібно інформацію, скажімо, з 50 сторінок тексту, сучасні моделі можуть не впоратися з усім цим одразу. З’являються моделі з довгим контекстом (з вікнами у десятки тисяч токенів), що частково вирішує цю проблему, але вони мають вищу обчислювальну вартість. Визначення оптимальних “top-K” документів для отримання на кожен запит залишається сферою для оптимізації ^[42].
• Зусилля на інтеграцію та підтримку: Впровадження RAG вимагає більше plumbing, ніж використання готового чат-бота. Командам потрібно організувати завантаження даних (додавання всього релевантного контенту в систему), векторизацію (ембеддинг документів), індексацію та регулярне оновлення бази знань. Кожен із цих кроків — а також якість фінальної відповіді — може потребувати моніторингу та налаштування. Наприклад, можливо, доведеться оновлювати ембеддинги при додаванні великої кількості нових даних або коригувати пошуковий алгоритм, якщо він пропускає результати. Також є виклик організації робочого процесу між ретривером і LLM, особливо у складних випадках або при використанні agent-like поведінки (ітеративний пошук). Відлагоджувати систему RAG іноді складніше — потрібно з’ясувати, чи проблема виникла на стороні пошуку, чи генерації. Все це означає, що впровадження RAG має криву навчання, і невеликим командам варто зважити, чи використовувати керований сервіс, чи інвестувати у власну експертизу для якісної реалізації.
• Питання приватності та безпеки: Якщо пошук звертається до зовнішніх джерел (наприклад, веб-пошук) або використовує сторонню хмарну векторну БД, можуть виникнути проблеми безпеки. Для корпоративних випадків критично важливо гарантувати, що конфіденційні запити чи дані не потрапляють назовні. Навіть всередині організації RAG-асистент може ненавмисно розкрити інформацію користувачу, який не має до неї доступу (якщо контроль доступу до документів не налаштований). Тому мають бути додаткові запобіжники та перевірки дозволів. Деякі компанії вирішують це, розміщуючи весь RAG-процес на власних серверах або у приватній хмарі. Приватність менш критична, якщо RAG використовує закритий репозиторій, але це варто враховувати, якщо у дизайні передбачено інтернет-пошук чи спільну інфраструктуру ^[43].
• Залишкові галюцинації або помилки синтезу: Хоча RAG значно зменшує галюцинації, він не усуває їх повністю. Модель може неправильно інтерпретувати отриманий текст або некоректно його поєднати. Наприклад, якщо два документи містять трохи суперечливу інформацію, LLM може об’єднати їх у заплутану відповідь. Або модель може послатися на джерело, але все одно зробити з нього неправильний висновок. Забезпечення того, щоб згенерована відповідь залишалася вірною вихідному матеріалу, залишається постійною проблемою. Допомогти можуть такі техніки, як інструктаж моделі використовувати лише надану інформацію або навіть донавчання на наборі даних із підкріпленим пошуком. Деякі просунуті реалізації RAG включають фінальний етап перевірки, коли відповідь звіряється з джерелами (іноді іншим ШІ або за допомогою явних правил), щоб виявити непідтверджені твердження. Тим не менш, користувачі повинні залишатися обережними й сприймати відповіді RAG як асистовані результати, а не абсолютну істину.

Попри ці виклики, консенсус у галузі та дослідженнях полягає в тому, що переваги RAG значно переважають труднощі в більшості сценаріїв. Багато з обмежень активно вирішуються новими дослідженнями (наприклад, кращі алгоритми пошуку, гібридний пошук із використанням ключових слів+векторів, більші контекстні вікна тощо) ^[44]. Наприклад, ведуться дослідження щодо Graph-augmented RAG (використання графів знань для покращення контексту пошуку) та “адаптивного” пошуку, коли LLM може вирішити поставити додаткові запити за потреби ^[45]. Ці зусилля спрямовані на те, щоб зробити RAG більш стійким навіть для складних, багатоступеневих питань. Варто також зазначити, що деякі критики стверджують, що майбутні LLM можуть містити настільки великі обсяги знань або мати здатність до міркувань у реальному часі, що явний пошук стане менш необхідним («RAG — це антипатерн», як провокативно зазначено в одному блозі ^[46]). Однак станом на 2025 рік RAG залишається найпрактичнішим методом забезпечення того, щоб ШІ мав і “мозок”, і актуальні знання. Додаткова складність — це невелика плата за ШІ, який може підтвердити свої твердження й працювати з реальними інформаційними потребами.

Розвиток індустрії та тренди (станом на 2025 рік)

Останні два роки відзначилися вибуховим зростанням систем на основі RAG у технологічній індустрії. Те, що починалося як дослідницька ідея у 2020 році, стало мейнстрімом у 2025-му, коли великі компанії та стартапи змагаються за впровадження генерації з підкріпленим пошуком у свої AI-продукти. Ось деякі з помітних досягнень і поточних трендів:

• Велика підтримка з боку Big Tech: Усі великі гравці у сфері ШІ та хмарних технологій тепер пропонують RAG-рішення. OpenAI представила функції для отримання знань (дозволяючи ChatGPT підключатися до даних компанії або до Інтернету), Microsoft інтегрувала RAG у свої сервіси Azure Cognitive Search та Azure OpenAI, Google запустила Vertex AI Search для підприємств, а платформа Bedrock від Amazon включає керовані Knowledge Bases – усе це спрямовано на те, щоб компаніям було легко додавати функцію пошуку до генеративного ШІ ^[47]. Bing Chat від Microsoft, випущений на початку 2023 року, став одним із перших відомих чат-ботів на основі RAG, поєднуючи GPT-4 із пошуком у реальному часі в Інтернеті з чудовим результатом. Google відповіла Bard, а потім Search Generative Experience (SGE), який також використовує LLM поверх результатів Google Search. Ці продукти фактично перетворили пошукові системи на чат-ботів зі штучним інтелектом, які використовують RAG для відповідей на запити з посиланнями на джерела. Як зазначено в одній статті, «Сьогодні ви бачите це у всіх видах AI-продуктів» – дійсно, від пошуку до офісних додатків, RAG повсюди ^[48][49].
• Платформи та сервіси для підприємств: Зараз стрімко розвивається екосистема RAG-платформ, орієнтованих на бізнес. Наприклад, Microsoft Azure AI Search (у поєднанні з Azure OpenAI) пропонує шаблон для RAG: ви вказуєте свої дані (SharePoint, бази даних тощо), а система займається індексацією та пошуком, щоб LLM міг генерувати відповіді ^[50]. Платформа IBM’s Watsonx також пропонує можливості RAG, а IBM Research опублікувала посібники зі створення RAG-пайплайнів для бізнесу ^[51]. Стартапи, такі як Glean (корпоративний пошук), Elastic та Lucidworks, інтегрували генерацію відповідей LLM поверх своїх пошукових технологій. Навіть компанії з баз даних долучаються: Pinecone (стартап із векторних баз даних) став ключовим рушієм для RAG, а традиційні бази даних, такі як Redis, Postgres (з pgvector) та OpenSearch, додали функції векторного пошуку для підтримки таких навантажень. Індустрія сходиться на думці, що кожне підприємство захоче чат-бота, який зможе працювати з їхніми власними даними, і багато постачальників змагаються за те, щоб надати для цього інструментарій.
• Відомі злиття та інвестиції: Важливість технологій пошуку підкреслюється великими угодами – наприклад, OpenAI (компанія, що стоїть за ChatGPT) придбала Rockset, базу даних для аналітики та пошуку в реальному часі, у середині 2024 року ^[52]. Це широко розглядалося як крок для посилення інфраструктури пошуку OpenAI для своїх моделей (що дозволяє швидші та потужніші можливості RAG для продуктів на кшталт ChatGPT Enterprise). У 2025 році OpenAI також інвестувала в Supabase, бекенд бази даних з відкритим кодом, що сигналізує: навіть компанії, які займаються AI-моделями, вважають зберігання/пошук даних стратегічним напрямком ^[53]. Ми також бачили великі раунди фінансування для компаній, що займаються векторними базами даних (Pinecone, Weaviate, Chroma тощо) у 2023-2024 роках, що по суті підживлює “шар пам’яті” для AI. Ці придбання та інвестиції підкреслюють тенденцію: постачальники LLM рухаються вниз по стеку, щоб володіти шаром пошуку, а платформи даних рухаються вгору по стеку, щоб інтегрувати LLM – і всі зустрічаються посередині на рівні RAG.
• Поширення інструментів і фреймворків: Open-source спільноти створили багато інструментів для спрощення розробки RAG-додатків. LangChain, open-source фреймворк, став дуже популярним для поєднання LLM із пошуком та іншими діями. LlamaIndex (GPT Index) – ще один інструмент, який спеціально допомагає з’єднувати LLM із вашими джерелами даних шляхом створення індексів. Meta (Facebook) випустила LLM.nsys / Retrieval Augmentation Toolkit та інші у відкритому доступі. Тим часом NVIDIA опублікувала цілу референс-архітектуру RAG (“RAG AI Blueprint”), щоб допомогти підприємствам ефективно впроваджувати ці системи ^[54]. З’являються навіть готові пропозиції “RAG як сервіс” – наприклад, деякі консалтингові фірми та стартапи пропонують послуги зі швидкого запуску RAG-чатбота на основі даних клієнта ^[55]. Усе це означає, що для компанії, яка планує впровадити RAG у 2025 році, є багатий вибір: від DIY з open source, до хмарних API, до готових рішень – залежно від бажаного балансу між кастомізацією та зручністю ^[56].
• Поглиблені дослідження RAG: У дослідницькій сфері 2024 та 2025 роки продовжили вдосконалювати техніки RAG. Деякі помітні напрямки включають Graph RAG (інтеграція графів знань у пошук для збереження зв’язків між фактами) ^[57], гібридний пошук (поєднання пошуку за ключовими словами та векторного пошуку для кращого розуміння запитів) і модульні конвеєри RAG, які обробляють складні запити з кількома кроками ^[58]. Дослідники також вивчають динамічний пошук, коли LLM може ітеративно запитувати додаткову інформацію за потреби (перетворюючи RAG на розмовний пошук). Ще один цікавий розвиток — тісніша інтеграція між пошуком і генерацією на рівні архітектури, наприклад, підходи, де пошук відбувається під час інференсу моделі (як у Retro, Retriever-augmented attention тощо), що розмиває межу між завершенням пошуку і початком генерації ^[59]. Хоча зараз це переважно експериментальні рішення, вони обіцяють ще ефективніші та розумніші системи. Мультимодальний RAG — ще один напрямок: використання зображень чи інших даних у процесі пошуку (уявіть собі ШІ, який може “знайти” діаграму чи аудіофрагмент на додачу до тексту). Нарешті, обговорення RAG часто переплітаються зі зростанням AI-агентів: як уже згадувалося, у 2025 році активно обговорюють системи, які планують завдання та використовують інструменти. Такі агенти часто використовують RAG як свою пам’ять для зберігання інформації між кроками ^[60]. Наприклад, агент, що розв’язує складну задачу, може знаходити документи, записувати проміжні результати (у векторне сховище), а потім знову звертатися до цих нотаток. Така синергія свідчить, що RAG стане фундаментальним компонентом не лише для ботів “питання-відповідь”, а й для більш автономних систем ШІ, які зараз проектуються.
• Історії успіху з реального світу: До середини 2025 року ми спостерігали впровадження RAG у багатьох галузях. Наприклад, у сфері охорони здоров’я клініка Mayo випробувала “асистента-клініциста на базі ШІ”, який використовує RAG для поєднання діалогу на основі GPT з актуальною медичною літературою та даними пацієнтів, допомагаючи лікарям отримувати відповіді з посиланнями на джерела. Стартапи у сфері юридичних технологій пропонують “ШІ-юристів”, які знаходять релевантну судову практику для будь-якого запиту. Банки використовували RAG для внутрішніх інструментів оцінки ризиків, які підтягують політики та нормативні тексти, щоб забезпечити відповідність відповідей регуляціям. Для споживачів популярності набули додатки на кшталт Perplexity.ai, які пропонують досвід “Google + ChatGPT”, де на будь-яке питання дається розмовна відповідь із цитуванням джерел завдяки RAG “під капотом” ^[61]. Навіть соціальні мережі долучилися – наприкінці 2023 року X (Twitter) анонсував Grok, чат-бот на базі ШІ, інтегрований із трендами Twitter у реальному часі та знаннями (Ілон Маск заявив, що він має “надзвичайно точну” інформацію до хвилини завдяки багатоагентному підходу RAG) ^[62]. Ці приклади показують, як RAG перейшов від теорії до практики: практично всі “AI-асистенти”, яким потрібні конкретні знання, використовують його. Як влучно висловився один експерт: RAG “підвищує точність моделей ШІ, отримуючи релевантну інформацію з кількох зовнішніх джерел”, і доводить свою цінність у всьому – від реклами до фінансів і обслуговування клієнтів ^[63].

Оцінюючи ситуацію у серпні 2025 року, очевидно, що RAG “досяг зрілості”. Це вже давно не вузькоспеціалізований трюк, а основна архітектура для впровадження ШІ. Компанії, які прагнуть надійного, обізнаного у домені ШІ, дедалі частіше доходять висновку, що отримання + генерація – це шлях до мети ^[64]. У результаті бази знань і LLM зближуються: пошукові системи додають генеративні можливості, а генеративні моделі поєднуються з пошуковими функціями. Такий гібридний підхід рухає вперед наступне покоління чат-ботів, віртуальних асистентів і агентів ШІ, з якими ми взаємодіємо щодня.

Висновок

Retrieval-Augmented Generation – це потужне поєднання технологій пошукових систем із сучасними мовними моделями ШІ. Навчивши системи ШІ “відкривати книгу” та діставати саме ті знання, які їм потрібні, RAG робить ці системи значно кориснішими та надійнішими. Він долає розрив між “сирою” геніальністю ШІ та реальною інформацією, забезпечуючи, щоб наші чат-боти й асистенти не лише звучали розумно, а й були розумними, з фактичними відповідями на підтвердження. Від підприємств, які впроваджують внутрішніх радників на базі GPT, до споживачів, які ставлять складні питання пошуковим ботам, RAG – це прихований “робочий кінь”, що надає необхідні факти й контекст. Як ми побачили, цей підхід дає значні переваги у точності, релевантності та адаптивності, хоча й створює нові технічні виклики для вирішення.

У 2025 році RAG знаходиться в центрі переходу до ШІ, який глибоко інтегрований із знаннями. Експерти вважають його наріжним каменем для створення «експертних ШІ» систем, адаптованих до кожної галузі ^[65]. І завдяки постійним інноваціям можна очікувати, що RAG стане ще більш безшовним – можливо, одного дня буде просто прийнято як належне, що будь-який потужний ШІ-асистент має вбудовані можливості пошуку. Наразі кожен, хто хоче використовувати ШІ для надійних, обґрунтованих відповідей, повинен серйозно розглянути парадигму RAG. Це яскравий приклад того, як поєднання двох технологій – пошуку та генерації – може дати щось більше, ніж просто суму їх частин. Як зазначають Патрік Льюїс та інші, генерація з підкріпленням пошуком цілком може стати майбутнім генеративного ШІ, у якому наші ШІ-моделі не просто мають знання, а й точно знають, де їх знайти, коли це потрібно ^[66].

Джерела:

• 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 через BestOfAI – «The Rise Of Retrieval-Augmented Generation» ^[70]
• Ken Yeung, The AI Economy newsletter – Інтерв’ю з Деннісом Перпетуою ^[71]
• IBM Research Blog – «What is retrieval-augmented generation?» ^[72]
• Signity Solutions – «Top RAG Chatbot AI Systems… in 2025»^[73]
• Goldman Sachs (Марко Ардженті) – «Чого очікувати від ШІ у 2025 році» ^[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