RAG.

RAG řeší jeden z klíčových problémů velkých jazykových modelů – omezené a potenciálně zastaralé znalosti. Princip je jednoduchý: než model vygeneruje odpověď, systém nejprve vyhledá relevantní informace v externím zdroji dat (firemní dokumenty, databáze, webové stránky) a tyto informace vloží do kontextu modelu jako podkladový materiál.

V praxi to funguje tak, že se uživatelský dotaz nejprve převede na vektorovou reprezentaci a porovná s vektorovými reprezentacemi dokumentů v databázi. Nejrelevantnější dokumenty se přidají ke kontextu a model na jejich základě formuluje odpověď. Díky tomu model odpovídá na základě aktuálních firemních dat, nikoliv pouze na základě svých tréninkových znalostí.

RAG je dnes nejčastěji používaná technika pro budování firemních AI asistentů. Umožňuje vytvořit chatbota, který zná vaše produkty, interní procesy nebo zákaznickou dokumentaci – bez nutnosti nákladného fine-tuningu celého modelu. Je to jeden z prvních kroků, který s klienty řešíme při AI implementaci.