RAG-системы: как подключить собственные данные к генеративному ИИ

RAG‑система (Retrieval‑Augmented Generation) сочетает поиск и генерацию, поэтому она позволяет искусственному интеллекту использовать ваши документы, базы знаний и записи из CRM для точных и актуальных ответов. В статье объясняется, как работает RAG, какие выгоды даёт бизнесу, как построить свою RAG‑систему и в каких сферах она незаменима.

Большие языковые модели (LLM) учатся на открытых датасетах. Они хорошо говорят, но могут «галлюцинировать» и не знают ваши бизнес‑данные. Retrieval‑Augmented Generation (генерация, дополненная поиском) решает эту проблему: в процессе генерации напрямую интегрируется механизм поиска. Модель перед ответом «заглядывает» в вашу библиотеку текстов и документов, поэтому результаты становятся точными и подкреплёнными фактами, а не догадками.

RAG — это не одна модель, а шаблон из нескольких компонентов. Он сочетает генеративные возможности LLM с поиском по вашим данным. Система состоит из трёх основных этапов:
1.Приём и подготовка данных.
Ваши документы, инструкции и ответы на часто задаваемые вопросы проходят встраивание (embedding) и сохраняются как контекстные документы в векторной базе данных.
2.Извлечение (retriever).
Когда поступает запрос, RAG сначала извлекает релевантную информацию из базы знаний. Поисковый компонент может быть плотным (dense) — нейронные методы ищут по смыслу, или разреженным (sparse) — поиск по ключевым словам (TF‑IDF, BM25).
3.Генерация (generator).
LLM получает исходный запрос вместе с найденным контекстом и формирует ответ. Благодаря дополнительной информации модель опирается не только на свои знания, но и на ваши данные.

Этот двухэтапный цикл (поиск → генерация) обеспечивает ответы, которые содержат актуальную информацию и «знают» специфику вашего бизнеса.

Точность и достоверность. Модель не придумывает, а опирается на проверенные документы, что снижает риск «галлюцинаций».
Актуальность. Вы можете обновлять базу знаний в реальном времени и получать ответы на основании свежей информации.
Использование внутренних данных. RAG работает с корпоративными базами знаний, CRM, инструкциями, юридическими документами — ваш ИИ наконец‑то знает ваши продукты и процессы.
Безопасность. В отличие от публичных чат‑ботов, данные остаются под контролем: их можно хранить на собственных серверах и ограничивать доступ.
Экономия ресурсов. Вместо дорогостоящего дообучения LLM вы просто подключаете RAG, что дешевле и быстрее.

Хотите понять, когда достаточно автоматизации, а когда нужен AI? В статье Чем AI отличается от обычной автоматизации? разобраны нюансы и примеры.

Соберите данные. Подготовьте разделы часто задаваемых вопросов, регламенты, инструкции, статьи. Данные должны быть структурированы (можно хранить в формате CSV, PDF, Markdown).
Создайте векторную базу. С помощью OpenAI, YandexGPT или другого поставщика получите эмбеддинги (векторные представления) для каждого документа и загрузите их в векторное хранилище (Weaviate, Pinecone или локальную базу). Эту часть часто называют «компонентом приёма данных».
Настройте компонент извлечения. Выберите тип поисковика: плотный (семантический поиск) или разреженный (BM25). Настройте количество контекстов, которые будут передаваться в генератор.
Интегрируйте LLM. Подключите большую языковую модель — GPT‑4, GPT‑5 или YandexGPT. Используйте грамотную промпт-инжиниринг: включите в запрос исходный вопрос, найденные документы и инструкции для модели. Полезные советы по формулировке промптов вы найдёте в нашем руководстве Как писать промпты для GPT‑5.
Создайте API или бота. Оберните вашу RAG‑систему в чат‑бота или API: пользователь задает вопрос, система возвращает ответ. Пример реализации можно посмотреть в нашем кейсе ИИ‑бот для заявок: сайт, мессенджеры и Bitrix24.
Тестируйте и улучшайте. Оценить RAG можно по показателям точности и релевантности ответа. Меняйте настройки поисковика, обновляйте базу и подсказки.

Интеллектуальные ассистенты и чат-боты. Вместо скриптовых ботов используйте RAG-ассистента, который знает ваши продукты, правила возврата и специфику отрасли. Подробнее об этом читайте в статье ИИ-ассистент для бизнеса: что это такое, зачем нужен и кому подходит.
Служба поддержки. Быстрые ответы на вопросы клиентов на основе вашей базы знаний, инструкции для сотрудников, автоматизация обработки жалоб.
Внутренние поисковые системы. Поиск документов, регламентов и договоров для юристов и менеджеров.
Аналитика и отчеты. Интеграция RAG с системами бизнес-аналитики позволяет задавать вопросы на естественном языке и получать отчеты «как человек». О том, как ИИ-аналитика помогает бизнесу, читайте в материале Как использовать ИИ-аналитику в бизнесе.
Контент-маркетинг. RAG может собирать релевантные факты для статей, избегая неточностей. В связке с AI-контент-платформой это позволяет создавать поток статей и постов для блога и соцсетей, как описано в нашей статье AI-контент-маркетинг под ключ.
Индивидуальные AI‑решения. Стартапам и компаниям с уникальными задачами подойдет RAG, если им нужен продукт, который хранит данные внутри и учитывает все особенности. Подробности — в материале Индивидуальные AI‑решения для бизнеса.

Чем RAG отличается от просто «подкладывать информацию»? В обычном промпте вы вручную вставляете контекст, и модель не понимает, какие данные использовать. RAG автоматизирует подбор контекста: векторизация запроса, поиск релевантных документов и их подстановка в промпт.
Это дорогой проект? Внедрение RAG стоит дешевле, чем обучение своей LLM. Стоимость зависит от объёма данных и инфраструктуры. Посмотрите статью Сколько стоит внедрение ИИ в бизнесе для оценки бюджета.
Нужно ли дообучать модель? Нет, основной эффект достигается за счёт поиска. При желании можно дообучить модель на ваших данных, но это необязательно.
Как обеспечить безопасность? Данные можно хранить в локальной векторной базе и ограничить доступ. Для высоких требований (финансы, медицина) рекомендуем кастомные решения.

Retrieval‑Augmented Generation — это следующий шаг в развитии искусственного интеллекта. Система объединяет сильные стороны поиска и генерации, чтобы давать точные, обоснованные и актуальные ответы. Внедрив RAG, вы получаете AI, который действительно работает для вашего бизнеса: он знает ваши документы, улучшает сервис, повышает продажи и экономит ресурсы.

2. Что такое RAG и как она работает

3. Почему RAG важна для бизнеса

4. Как построить RAG‑систему: пошаговый план

5. Где RAG уже работает — практические примеры

6. FAQ о RAG

7. Вывод: RAG — фундамент для «осмысленного» ИИ

1. Почему простым LLM‑моделям не хватает фактов

AI Assistant