RAG (Retrieval-Augmented Generation): что это и как работает в 2025 году

В 2025 году искусственный интеллект прочно вошел во все бизнес-процессы: от общения с клиентами и генерации контента до предиктивной аналитики и управления персоналом. Другими словами, ИИ буквально управляет многими компаниями и даже CEO делегируют на него некоторые из своих обязанностей. Несмотря на это, фундаментальные ограничения больших языковых моделей никуда не делись. Они по-прежнему заперты в рамках своих исходных тренировочных данных, быстро устаревают и, что самое опасное, склонны к галлюцинациям. При пользовательском использовании это не несет угрозы, но если дело касается бизнеса, такие ошибки могут привести к убытку или даже краху компании, например, при ошибках в анализе документации. Но все не так критично, ведь технологии не стоят на месте и уже появился инструмент, который стал стандартом для оптимизации работы ИИ — RAG (Retrieval-Augmented Generation). В этой статье мы расскажем вам, что из себя представляет эта передовая технология, зачем она нужна и как работает, и как RAG будет развиваться в недалеком будущем.

Если дать простое определение, то RAG (Retrieval-Augmented Generation) — это архитектурный подход, при котором генерация текста моделью ИИ предваряется извлечением релевантной информации из внешнего источника, например, корпоративной базы знаний. Эта RAG-система действует как своего рода “ассистент”, который сначала находит в документах нужные факты, а затем “подкармливает” ими LLM и делает ее значительно более умной для формирования точного и контекстуально выверенного ответа. Ключевое отличие от других методов, таких как fine-tuning (дообучение), заключается в скорости и стоимости. Fine-tuning требует значительных дополнительных затрат вычислительных ресурсов и большого количества времени для адаптации модели под новые задачи, в то время как RAG обходится без изменения внутренних весов модели, свободно работая с данными извне и не меняя архитектуру LLM.

Вы могли бы подумать, что использование RAG не имеет смысла, ведь можно взять на вооружение LLM с чрезвычайно длинным контекстом. Длинные контекстные окна действительно позволяют нейросетям запомнить новые данные, но лишь на время, и после израсходования контекста проводить это “микро-дообучение” придется по новой, что очень неудобно. Кроме того, содержание прожорливых LLM с контекстным окном в 1 миллион токенов и выше будет требовать огромное количество вычислительных ресурсов, а при появлении новых ИИ с окном в 2 миллиона токенов вашей VRAM просто может не хватить.

RAG лишен всех этих недостатков — он не требует большого количества дополнительных ресурсов, при этом делает модель эффективнее за счет инъекции новых данных, решая проблему доступа LLM к актуальной и релевантной информации. Параллельно RAG, развиваются и другие, смежные концепции оптимизации LLM, одной из которых является CAG (Cache-Augmented Generation), которая нацелена на ускорение работы модели за счет кэширования часто запрашиваемых фрагментов данных, используя механизмы вроде KV-cache. RAG и CAG не являются конкурентами, поскольку оба метода оптимизации значительно увеличивают эффективность LLM, дополняя друг друга в решении различных бизнес-задач. 

Мощь RAG кроется в его уникальной архитектуре, которая реализуется через четкий пайплайн, состоящий из нескольких последовательных этапов:

• Загрузка и предобработка данных (чанкинг) — исходные данные, будь то PDF-файлы, Word-текст, веб-страницы или отчетные таблицы, разбиваются на логические фрагменты оптимального размера, которые называют чанками, а также очищаются от лишнего форматирования и приводятся к единой структуре. Это необходимо для упрощения поиска данных системой RAG.
• Векторизация — каждый чанк с помощью специальной эмбединговой модели преобразуется в вектор. Вектор представляет собой последовательность чисел, которая отражает семантическое значение фрагмента текста. Значение каждого отдельного вектора определяется его положением по отношению к другим векторам. 
• Векторная база — векторы помещаются в специальную векторную базу данных, такую как Pinecone, Qdrant, Milvus, FAISS или Chroma. Векторные базы данных оптимизированы для быстрого поиска данных вектора и соседних векторов. 
• Поиск и извлечение контекста — когда пользователь обращается к LLM, его запрос также преобразуется в вектор и сохраняется в базу, что требуется для оптимизации поиска в векторном пространстве. Для повышения точности часто применяется гибридный поиск, комбинирующий векторный поиск с классическим ключевым (например, по алгоритму BM25), а также техники переранжирования, такие как HyDE или MMR, которые фильтруют и улучшают итоговый набор релевантных документов.
• Генерация ответа — найденные фрагменты данных формируют контекст, который вместе с исходным вопросом пользователя передается в большую языковую модель. LLM получает инструкцию сгенерировать ответ, строго опираясь на предоставленный контекст. Здесь важную роль играет механизм KV-cache, который кэширует промежуточные вычисления, значительно ускоряя процесс инференса и делая работу RAG-архитектуры более отзывчивой. 

Итоговый ответ модели является не просто результатом анализа ее внутренних знаний, а синтезом наиболее релевантной информации из проверенного внешнего источника.

Как вы поняли, RAG является крайне эффективным инструментом для оптимизации работы нейросети, что не может не приносить огромную выгоду для бизнеса. Одним из основных преимуществ использования RAG является радикальное снижение галлюцинаций ИИ-модели. Поскольку структура RAG заточена именно под ускорение процесса поиска информации и улучшение релевантности датасета, модель просто не может не найти нужные данные, поэтому необходимость в выдумывании информации просто отпадает, обеспечивая высочайшую точность ответов. Это преимущество особенно полезно в сферах, где критически важна максимальная точность генерации: в юридическом консалтинге, технической поддержке или финансовой аналитике. 

Еще одно ключевое преимущество RAG — постоянный и прямой доступ к самым свежим данным. Компания может обновлять свою базу знаний, и чат-бот уже в течение нескольких минут будет оперировать новой информацией, при этом не требуя полного переобучения с использованием дополнительных вычислительных ресурсов. Информацию можно черпать как из внутренних, корпоративных источников, так и из внешних платформ, поскольку архитектура RAG обрабатывает любые типы данных, удаляя лишние элементы и скармливая нейросети только чистый текст. Да, это все еще не автоматическое обучение, которое пророчат многие прогнозы развития ИИ-индустрии, но даже такой подход позволяет значительно расширить датасет нейросети, кратно увеличив ее эффективность для выполнения корпоративных задач.

Такой полезный инструмент как RAG нашел свое пристанище в огромном количестве сценариев использования:

• Создание интеллектуальных корпоративных чат-ботов, которые отвечают на внутренние вопросы сотрудников на основе актуальных инструкций и регламентов. 
• Автоматизация сложных аналитических задач, когда система на основе последних отчетов сама готовит актуальные информационные сводки для руководства и отдела аналитики.
• Генерация документации и текстового контента по продукту, всегда соответствующие актуальной информации о том или ином продукте компании. 
• Возможность быстро создавать мощные ии-приложения, не требуя глубокой экспертизы в тонкой настройке моделей, используя готовые API для эмбеддингов и векторных баз.

В 2025 году RAG перестал быть экзотической технологией и глубоко интегрирован в популярные инструменты для работы с LLM. Для локальных экспериментов и развертывания идеально подходят такие платформы, как Ollama, LM Studio и llama.cpp. Они позволяют запускать мощные модели на собственном железе и легко подключать к ним RAG-системы для оптимизации рабочих процессов. Например, Open WebUI предлагает функционал RAG практически “из коробки”, предоставляя удобный интерфейс для загрузки документов и общения с моделью на их основе.

Для промышленных, enterprise-решений используются высокопроизводительные движки инференса, такие как vLLM и Triton Inference Server. Они оптимизированы для обработки тысяч запросов в секунду, а их тесная интеграция с механизмами вроде KV-cache делает работу RAG в продакшене стабильной, экономичной и максимально эффективной. Именно в таких средах особенно ярко проявляется синергия между RAG, который обеспечивает релевантность данных, и CAG, который отвечает за скорость их доставки и обработки, компенсируя ограничения по длине контекста у некоторых моделей.

Эволюция RAG движется в сторону повышения интеллектуальности и многозадачности больших языковых моделей. Одним из самых многообещающих направлений является Graph-RAG, который вместо плоских текстовых чанков использует графы знаний (например, на платформе Neo4j). Это позволяет модели понимать сложные связи между значениями и массивами информации, что значительно улучшает глубину аналитики. Компания Microsoft активно развивает свой фреймворк Microsoft Graph RAG, демонстрируя большой потенциал эффективности этого подхода.

Есть и другое, еще более интересное направление развития RAG — Agentic RAG, в котором система не просто пассивно извлекает данные, а действует как полноценный автономный ИИ-агент. Такой агент может самостоятельно формулировать подзапросы, выполнять различные сопутствующие действия (например, делать SQL-запросы к базам данных) и шаг за шагом углубляться в процесс выполнения задачей, используя фреймворки вроде LangChain и LangGraph. 

Наконец, набирает обороты система Multimodal RAG, которая выходит за рамки текста и открывает доступ к работе с изображениями, визуальными таблицами и аудио, что открывает двери для создания по-настоящему универсальных ассистентов с функциями мультимодальности. Другими словами, RAG постепенно превращается в ключевой компонент архитектуры любого агентного искусственного интеллекта, масштабируя функциональность, точность и эффективность.

Без преувеличения, RAG-системы можно назвать революционными инструментами для построения интеллектуальных приложений на базе ИИ. Этот подход предлагает наиболее рациональный путь к тому, чтобы сделать большие языковые модели точными и актуальными, при этом не требующими огромных и регулярных вложений в оборудование для выполнения fine-tuning и работы с long-context LLM. Развитие смежных технологий, таких как Cache-Augmented Generation, лишь усиливает позиции RAG, беспрецедентно ускоряя и оптимизируя его работу. Можно сказать, что RAG — это надежный мост, соединяющий абстрактные знания LLM с конкретными, верифицированными данными из внешнего мира, на что не способен ни один облачный ChatGPT, DeepSeek R1 и им подобные. В наших следующих материалах мы еще больше погрузимся в тему оптимизации LLM, рассказав вам об использовании фреймворков LangChain и LlamaIndex для построения RAG-пайплайнов, а также проследим путь развития таких перспективных систем, как Graph-RAG.