RAG

Retrieval-Augmented Generation (RAG) je technika pro zlepšení přesnosti a relevance odpovědí velkých jazykových modelů tím, že jim v okamžiku dotazu dodá externí kontext. Standardní LLM generuje odpovědi výhradně na základě vzorců naučených během trénování, takže nic neví o událostech po datu uzávěrky trénovacích dat a nemá přístup k firemním ani real-time informacím. RAG to řeší tím, že před generováním odpovědi vyhledá relevantní dokumenty v externí znalostní bázi.

Workflow má dvě hlavní fáze. Nejprve krok vyhledávání prohledá úložiště dokumentů, typicky vektorovou databázi, a najde obsah sémanticky podobný příchozímu dotazu. Nalezený text se pak spojí s dotazem uživatele a předá jazykovému modelu jako kontext. Model generuje odpověď podmíněnou jak původní otázkou, tak nalezeným materiálem, což výstup ukotvuje v reálných, ověřitelných zdrojích místo v naučených asociacích.

RAG je dnes standardním vzorem v enterprise AI aplikacích. Mezi běžné případy použití patří interní znalostní báze, kde se zaměstnanci mohou ptát na firemní dokumenty, systémy zákaznické podpory vyhledávající v produktových manuálech, nástroje pro právní rešerše prohledávající judikaturu a obecně jakákoli aplikace, kde na přesnosti a uvádění zdrojů záleží více než na kreativním generování.

Kvalita RAG systému silně závisí na kroku vyhledávání. Pokud se vyhledají nesprávné úseky, model buď vyprodukuje chybnou odpověď, nebo sdělí, že nemůže pomoci. Strategie dělení na chunky, kvalita embedding modelu i řazení podle relevance výrazně ovlivňují kvalitu výstupu. Vybudování spolehlivé RAG pipeline vyžaduje pečlivé vyhodnocování a iteraci, nejen propojení komponent.