RAG-поиск по базе знаний: от архитектуры до оценки качества
RAG (Retrieval-Augmented Generation) — это поиск информации в корпоративных документах с генерацией ответа на естественном языке. На этой странице — как это устроено, как оценивать качество и сколько стоит.
Обсудить RAG-решениеЧто такое RAG
RAG — это архитектурный паттерн: документы разбиваются на чанки, превращаются в векторные эмбеддинги и индексируются. При запросе пользователя система находит релевантные фрагменты и передаёт их LLM для генерации ответа с ссылками на источники.
Архитектура RAG-системы
Компоненты: документный пайплайн (парсинг, чанкинг, эмбеддинги), векторная БД (Pinecone/Qdrant/pgvector), retriever (поиск по запросу), LLM (генерация ответа), постпроцессинг (цитирование, фильтрация).
Безопасность и доступы
Документы часто содержат конфиденциальную информацию. RAG-система должна наследовать политику доступа: пользователь видит только те документы, к которым у него есть права. Это реализуется через metadata-фильтры при поиске.
Оценка качества RAG
Ключевые метрики: precision@k (доля релевантных чанков среди top-k), recall (полнота покрытия), answer correctness (корректность сгенерированного ответа), faithfulness (соответствие ответа источникам). Оцениваем на ручной выборке 50-100 вопросов.
Стоимость и ROI
Типовой пилот RAG: от 150 000 ₽ за 2-3 недели. Экономия: 40-60% времени на поиск информации. При 10+ сотрудниках, тратящих 1-2 часа в день на поиск, окупаемость — 2-4 месяца.
Связанные кейсы
Полезные материалы по теме
Все статьиЧто такое RAG простыми словами
Объясняем архитектуру и где она реально работает.
ЧитатьRAG-архитектура для бизнеса
Как собирать RAG-пайплайн с метриками и контролем.
ЧитатьОценка качества RAG
Faithfulness, recall, citation integrity на практике.
ЧитатьRAG vs fine-tuning
Когда RAG, когда fine-tuning, когда оба сразу.
ЧитатьИнтеграция RAG с CRM/ERP
Как доставать актуальные данные из бизнес-систем.
ЧитатьПриватный RAG на on-prem
Self-hosted vector DB и LLM в закрытом контуре.
ЧитатьЧастые вопросы
RAG или fine-tuning — что выбрать?
RAG — когда нужен поиск по обновляемым документам. Fine-tuning — когда нужно изменить стиль или формат ответа модели. В большинстве корпоративных сценариев RAG эффективнее и дешевле.
Какие документы можно индексировать?
PDF, DOCX, XLSX, HTML, Markdown, Confluence, Notion, Google Docs. Поддерживаем OCR для сканов. Пайплайн настраивается под формат клиента.
Можно ли развернуть on-premise?
Да. Векторная БД, embedding-модель и LLM могут работать в закрытом контуре. Используем open-source модели (Llama, Mistral) для on-prem сценариев.
Готовы обсудить?
Оставьте заявку — проведём аудит процесса, рассчитаем ROI и предложим пилотный сценарий.
Обсудить RAG-решение