Руководство INWISE AI

Что такое RAG и зачем он бизнесу

RAG помогает AI отвечать не по памяти модели, а с опорой на найденные материалы компании.

Карта знанийINDEX

Вопрос · источник · точный ответ

Что означает RAG?

RAG — Retrieval‑Augmented Generation, или генерация с дополненным поиском. Система сначала находит релевантные фрагменты в базе знаний, а затем использует их как контекст для ответа.

Подготовила Команда INWISE AIОбновлено 22 июля 2026О редакции

Как работает RAG по шагам

Вопрос преобразуется в поисковый запрос, система выбирает подходящие фрагменты и передаёт их модели вместе с инструкцией. Модель формирует ответ в рамках полученного контекста.

подготовка и разбиение источников;
поиск релевантных фрагментов;
проверка правил и контекста;
формирование ответа.

Чем RAG полезен компании

Знания можно обновлять без переобучения собственной модели. Компания управляет источниками и может разделять их по каналам, ролям и задачам.

Чего RAG не гарантирует автоматически

Наличие поиска не делает любой ответ точным. Нужны качественные материалы, корректное разбиение, правила отказа и тесты на реальных вопросах.

Минимальный тест RAG‑системы

Соберите контрольный набор вопросов, для каждого укажите ожидаемый источник и критерий успешного ответа. Добавьте вопросы, на которые система должна честно отказать.

Ответы без лишних слов

Частые вопросы

RAG — это отдельная модель?+

Нет. Это архитектурный подход, который соединяет поиск по знаниям и генерацию ответа.

Нужно ли загружать весь архив?+

Нет. Лучше начать с актуальных и проверенных материалов одного сценария.

Может ли RAG ошибаться?+

Да. Поэтому важны контроль источников, ограничения и регулярное тестирование.

Можно проверить на ваших вопросах

Покажем INWISE AI на персональной демонстрации

Без обязательств и выдуманных обещаний: разберём сценарий, источники и критерии пилота.