LLM i agenci AI · RAG
Jak firmy budują niezawodne systemy RAG
Duże modele językowe, takie jak GPT czy Claude, znają tylko to, czego nauczyły się podczas treningu. Nie znają wewnętrznych dokumentów, procesów ani słownictwa firmy. Retrieval-augmented generation łączy je ze źródłami danych firmy, dzięki czemu odpowiedzi są trafniejsze i łatwiej je sprawdzić.
Aleksandra Osztynowicz
Najważniejsze w skrócie
- RAG najpierw wyszukuje w podłączonych źródłach odpowiednie fragmenty, a dopiero potem model językowy odpowiada na ich podstawie.
- W zależności od danych stosuje się wyszukiwanie wektorowe, wyszukiwanie hybrydowe lub zapytania strukturalne w SQL albo SPARQL.
- Udane projekty mają jasne cele, uporządkowane dane, rozwiązanie dopasowane do firmy oraz bezpieczną i skalowalną infrastrukturę.
- Podejście MVP-first daje w ciągu kilku tygodni prototyp, który testuje się na prawdziwych danych i z prawdziwymi użytkownikami.
Retrieval-augmented generation (RAG) to jeden z najskuteczniejszych sposobów, by AI realnie pomagała w codziennej pracy firmy. Firmy z branży ochrony zdrowia i MedTech, public affairs, produkcji i finansów korzystają z systemów RAG, żeby szybciej znajdować informacje, podejmować lepiej uzasadnione decyzje i automatyzować rutynowe zadania. Żeby jednak powstało z tego rozwiązanie gotowe do pracy na produkcji, potrzeba jasnych celów, dobrych danych i praktycznego doświadczenia.
Czym jest retrieval-augmented generation?
RAG daje dużym modelom językowym dostęp do zewnętrznych źródeł wiedzy. Gdy ktoś zadaje pytanie, proces przebiega w dwóch krokach:
- Wyszukiwanie (retrieval): system przeszukuje podłączone źródła, takie jak wewnętrzne dokumenty, bazy danych, grafy wiedzy czy treści z internetu, i wybiera fragmenty pasujące do zapytania.
- Generowanie (generation): znalezione informacje trafiają do promptu, a model językowy formułuje na ich podstawie dobrze uzasadnioną odpowiedź.
Ponieważ odpowiedź opiera się na odnalezionych faktach, ryzyko halucynacji, czyli wymyślonych lub błędnych stwierdzeń, wyraźnie spada. Mówiąc najprościej, dzięki RAG firma może „rozmawiać z własnymi danymi” bez ponownego trenowania modelu językowego.
Jak RAG działa w praktyce
Większość rozwiązań RAG opiera się na semantycznym wyszukiwaniu wektorowym. Dokumenty i zapytania są zamieniane na matematyczne reprezentacje, tzw. embeddingi. Wektorowa baza danych, np. Pinecone, Weaviate lub Azure AI Search, znajduje fragmenty najbliższe znaczeniowo zapytaniu i to one trafiają do promptu.
| Metoda | Jak wyszukuje | Sprawdza się przy |
|---|---|---|
| Wyszukiwanie wektorowe | Podobieństwo znaczeniowe na podstawie embeddingów | tekście ciągłym, pytaniach zadawanych własnymi słowami |
| Wyszukiwanie hybrydowe | Połączenie wyszukiwania wektorowego i po słowach kluczowych, np. w OpenSearch lub Elasticsearch | złożonych lub niejednolicie ustrukturyzowanych danych, terminologii fachowej |
| Zapytanie strukturalne | Model generuje zapytanie SQL lub SPARQL | relacyjnych bazach danych i grafach wiedzy |
Ta elastyczność sprawia, że RAG jest kluczową technologią dla niezawodnych aplikacji AI dopasowanych do konkretnej dziedziny. Jak budujemy takie systemy, opisujemy na stronie Systemy RAG.
Od pomysłu do efektu: podejście MVP-first
Wiele firm dostrzega potencjał RAG, ale nie wie, od czego zacząć. Podejście MVP-first, czyli budowa minimalnej wersji produktu (minimum viable product), pozwala szybko sprawdzić pomysły i krok po kroku przenieść je na produkcję. Opiera się na czterech zasadach:
- Szybki start: działający prototyp powstaje w kilka tygodni.
- Wczesna weryfikacja: testy na prawdziwych danych, z prawdziwymi użytkownikami i w rzeczywistych procesach dają wiarygodną informację zwrotną.
- Koncentracja na wynikach: każdy etap projektu rozwiązuje jeden jasno określony problem biznesowy, zanim system zacznie się rozrastać.
- Bezpieczne skalowanie: architektura od początku jest projektowana z myślą o produkcji.
To skraca czas do uzyskania pierwszych korzyści, zmniejsza ryzyko i sprawia, że projekt wcześnie pokazuje, co daje. Niezależnie od tego, czy chodzi o produkcję, finanse czy ochronę zdrowia: zacznij od małej skali, szybko wyciągaj wnioski i skaluj świadomie. Więcej w naszym artykule o podejściu MVP-first.
Dwa przykłady z naszych projektów
Public affairs: ChatRPP
RPP Group, wiodąca firma doradcza w obszarze public affairs, poświęcała dużo czasu na ręczny research i analizę dokumentów. Razem z Policy-Insider.AI zbudowaliśmy ChatRPP, system wieloagentowy oparty na RAG, który analizuje źródła wewnętrzne i zewnętrzne, podsumowuje wnioski i odpowiada z uwzględnieniem kontekstu. Czas poświęcany na ręczną, rutynową pracę spadł o około 70%, a dane są przetwarzane zgodnie z RODO.
MedTech: kwestionariusze bezpieczeństwa w apoQlar
W apoQlar asystent RAG działający na Azure odpowiada na kwestionariusze bezpieczeństwa na podstawie zatwierdzonych polityk i dokumentacji technicznej, przy każdej odpowiedzi podając nazwę dokumentu i numer strony. Czas obsługi spadł o 75%, z około miesiąca do niecałego tygodnia.
Przykłady pochodzą z obszaru polityki i technologii medycznych, ale to podejście sprawdza się niemal w każdej branży. Niezawodne systemy RAG zawsze stoją na tych samych fundamentach: czystych danych, bezpiecznej infrastrukturze i ciągłej optymalizacji.
Co łączy udane projekty RAG
W projektach dla naszych klientów widzimy cztery powtarzające się prawidłowości:
- Jasne cele i zastosowania: od początku wiadomo, co AI ma osiągnąć i jak mierzy się sukces.
- Uporządkowane, dostępne dane: jakość danych bywa niedoceniana. Jeśli dokumenty są niekompletne lub źle zorganizowane, cierpią na tym odpowiedzi. Inwestycja w przygotowanie danych zwraca się na każdym kolejnym etapie.
- Dopasowanie do firmy: każda firma ma własne systemy i procesy. Asystenci AI dopasowani do firmy są szybciej przyjmowani przez zespoły i dają lepsze wyniki niż uniwersalne narzędzia.
- Bezpieczeństwo i skalowalność: wydajne modele językowe na bezpiecznej infrastrukturze, np. na Azure lub we własnym centrum danych, pozwalają pogodzić wysoką wydajność z wymaganiami compliance.
Niezawodna AI krok po kroku
Niezawodne systemy RAG powstają wtedy, gdy technologia, dane i strategia działają razem. Wiele firm traci czas na wewnętrzne eksperymenty, których nikt nie testuje, nie rozwija i nie wdraża na produkcję. To dobry moment na kolejny krok, jeśli chcesz
- zbudować wewnętrznych asystentów wiedzy lub chatboty AI,
- zintegrować AI z istniejącymi procesami,
- albo rozszerzyć istniejące procesy o RAG.
System RAG dla Twoich dokumentów?
Razem z Tobą ustalamy, które źródła podłączyć, która metoda wyszukiwania pasuje i jak w kilka tygodni może wyglądać prototyp na prawdziwych danych.
Zapytaj o analizę procesuNajczęściej zadawane pytania
To metoda, w której system najpierw wyszukuje w podłączonych źródłach odpowiednie fragmenty, a model językowy odpowiada dopiero na ich podstawie. Dzięki temu AI może korzystać z wiedzy wewnętrznej firmy bez ponownego trenowania.
Wyraźnie zmniejsza ich ryzyko, bo odpowiedzi opierają się na odnalezionych dokumentach. Nie wyklucza ich jednak całkowicie, dlatego pomagają odwołania do źródeł i testy na prawdziwych danych.
Z wewnętrznych dokumentów, baz danych, grafów wiedzy i treści z internetu. Przy danych strukturalnych model generuje zapytania SQL lub SPARQL.
W podejściu MVP-first w ciągu kilku tygodni. Testuje się go na prawdziwych danych i z prawdziwymi użytkownikami, zanim system zostanie rozbudowany.
Aleksandra od 2021 roku tworzy w theBlue.ai dedykowane rozwiązania AI. Specjalizuje się w systemach agentowych i wdrożeniach lokalnych modeli LLM dopasowanych do potrzeb firm. Jako AI Engineer pomaga organizacjom automatyzować procesy za pomocą systemów gotowych do pracy produkcyjnej: od modeli open source działających on-premise po wewnętrzne bazy wiedzy oparte na RAG dla branż regulowanych. Na bieżąco poszerza swoją wiedzę w szybko zmieniającym się świecie sztucznej inteligencji.
W swoich artykułach dzieli się doświadczeniem z prawdziwych projektów enterprise AI i pokazuje, że wdrożenie AI w firmie nie musi być skomplikowane.