Что это
RAG (Retrieval-Augmented Generation) — подход, при котором языковая модель сначала находит релевантную информацию в базе знаний, а потом генерирует ответ на основе найденного. Вместо слепой надежды на память модели мы даём ей свежий контекст из реальных документов. Как открытый экзамен: подсматривать в конспект не запрещено, а приветствуется.
Почему это важно
RAG решает главную проблему LLM — галлюцинации и устаревшие знания. К 2025 году подход эволюционировал от простого векторного поиска к Graph RAG и контекстно-осведомлённой генерации. Практически любой корпоративный AI-продукт сейчас использует RAG, чтобы ответы опирались на актуальные данные, а не на галлюцинации.