★ Обновлено 28 августа 2026
По прогнозам Gartner, к 2026 году более 80% компаний будут использовать ИИ в бизнес-процессах.
Внедрить ИИ в свой бизнес
Разбираем твой бизнес за 30 минут, считаем где ИИ сэкономит 50-500К ₽/мес, делаем под ключ. 3 пакета - от точечного внедрения до полной автоматизации отдела.
RAG - что такое Retrieval-Augmented Generation простыми словами
Внедряю ИИ в малый и средний бизнес. Разбираю за 30 минут что автоматизировать и сколько сэкономишь → Написать напрямую
Словарь ИИ · Время чтения: 4 минуты
RAG (Retrieval-Augmented Generation) - технология, которая позволяет LLM отвечать на вопросы на основе конкретных документов, которые ты ей дал, а не только на основе общих знаний из обучения. Грубо говоря: ИИ с доступом к твоей корпоративной базе знаний.
Проблема которую решает RAG
Внедряю ИИ в малый и средний бизнес. Разбираю за 30 минут что автоматизировать и сколько сэкономишь → Написать напрямую
Обычная LLM знает всё, что было в интернете до даты её обучения. Она не знает: твои регламенты, внутренние документы, актуальные цены, персональную историю клиентов. Попросишь её ответить по договору - она будет «галлюцинировать», придумывать.
RAG решает это: перед ответом система ищет в базе документов самые релевантные фрагменты и передаёт их в контекст модели вместе с вопросом. Модель отвечает на основе реальных данных.
Как работает RAG - 4 шага
Внедряю ИИ в малый и средний бизнес. Разбираю за 30 минут что автоматизировать и сколько сэкономишь → Написать напрямую
Документы разбиваются на чанки (фрагменты), каждый превращается в вектор (числовое представление смысла) и сохраняется в векторной базе данных (Pinecone, Weaviate, ChromaDB).
Когда приходит вопрос, он тоже превращается в вектор. Система ищет top-K наиболее похожих фрагментов в базе.
Найденные фрагменты + исходный вопрос объединяются в один промпт: «Используя только эти данные: [фрагменты] - ответь на вопрос: [вопрос]».
LLM генерирует ответ на основе предоставленных фрагментов - с источниками, без галлюцинаций.
Хочешь настроить ИИ под свой бизнес? Первый разбор бесплатно → t.me/artur_mulyukov
Где применяется RAG на практике
- Корпоративный ИИ-ассистент - отвечает по внутренней базе знаний, регламентам, FAQ для сотрудников
- Техподдержка - бот отвечает на вопросы по документации продукта, никогда не придумывает
- Юридические сервисы - анализ договоров, поиск по прецедентам
- Онлайн-образование - куратор, который знает весь курс и отвечает на вопросы студентов
- Медицина - ассистент врача, работающий по протоколам лечения
Готовые RAG-решения без кода
Claude Projects и ChatGPT - это по сути простой RAG «из коробки»: загружаешь документы, модель использует их для ответов. Для серьёзных продакшн-решений - LangChain, LlamaIndex, Flowise (no-code).
Без кода - через готовые инструменты. Разбираем на практике в Красном ИИ Легионе.
Подробная статья про RAG с примерами использования - что такое RAG: как ChatGPT научили читать документы.
По смыслу близкие
Внедрить ИИ в ваш бизнес?
Бесплатная диагностика. Артур ответит лично в течение 2 часов в рабочее время.