RAG: практическое руководство
Retrieval-Augmented Generation (RAG) — как подключить собственные данные к LLM. Архитектура, векторные базы данных, оптимизация и деплой.
RAG — технология, позволяющая LLM отвечать на вопросы о ваших данных без дорогостоящего fine-tuning. Это основа большинства корпоративных AI-приложений.
Как работает RAG: 1) Индексирование: ваши документы разбиваются на чанки, каждый преобразуется в векторное представление (embedding) и сохраняется в векторной базе. 2) Retrieval: при запросе пользователя его тоже преобразуют в вектор и находят похожие чанки из базы. 3) Augmented Generation: найденные чанки добавляются в контекст LLM вместе с вопросом.
Векторные базы данных: Pinecone (managed, производительный), Weaviate (open source, многофункциональный), Qdrant (быстрый, rust-based), pgvector (если уже используете PostgreSQL). Оптимизация RAG: размер чанков (512-1024 токена оптимально), перекрытие чанков для контекста, hybrid search (векторный + BM25), re-ranking результатов. Инструменты: LlamaIndex и LangChain предоставляют готовые RAG-компоненты.
Полезно для профессий: