Словарь
Что такое RAG простыми словами
RAG - это способ заставить ИИ отвечать по вашим документам, а не по памяти. Разбираем, как это работает, где полезно и с чего начать.
Обновлено 28.09.2026
Как работает RAG
RAG расшифровывается как Retrieval-Augmented Generation: поиск плюс генерация ответа. Работает в два шага.
- Поиск. Система находит в базе документов фрагменты, которые относятся к вопросу, даже если вопрос задан своими словами.
- Ответ. Модель формулирует ответ только на основе найденных фрагментов и показывает, из какого документа он взят.
Поэтому ответ можно проверить, а если в документах нужной информации нет, помощник так и говорит, вместо того чтобы придумывать.
Чем RAG отличается от обычного чат-бота
| Обычный бот | RAG-помощник | |
|---|---|---|
| Откуда ответы | Заранее прописанные сценарии | Ваши документы |
| Новые вопросы | Нужно дописывать сценарий | Находит ответ в базе |
| Источник | Нет | Ссылка на документ |
| Обновление | Вручную | Обновили документ - обновился ответ |
Где RAG приносит пользу
- Поддержка клиентов: ответы по условиям, тарифам и инструкциям.
- Отдел продаж: быстрый поиск по прайсам, характеристикам и кейсам.
- Адаптация сотрудников: новички получают ответы по регламентам без наставника.
- Юристы и бухгалтерия: поиск по договорам и внутренним правилам.
С чего начать внедрение
Начните с 30-100 страниц самых востребованных материалов: частые вопросы клиентов, прайсы, регламенты. Перед загрузкой их стоит почистить от устаревших версий и дублей, иначе помощник будет цитировать старые данные.
Качество проверяют на тестовом наборе из 20-40 реальных вопросов. Стартовый пакет с ответами по источникам в Digital Core стоит от 24 900 ₽ и запускается от 7 дней.
