Использование RAG-баз знаний в LLM-ботах для масштабирования генерации контента
Ключевые факты
- 1 RAG позволяет загружать большие объемы данных (до 1 ГБ и более) в LLM-проекты без заполнения контекстного окна.
- 2 Основные провайдеры (GPT, Gemini, Claude) поддерживают функционал RAG через кастомных ботов.
- 3 Для корректной работы RAG необходимо прописывать в промте правила использования базы данных.
- 4 Интенсивное использование RAG может потребовать более дорогих подписок из-за повышенного потребления вычислительных ресурсов.
Основные провайдеры больших языковых моделей, включая OpenAI (GPTs), Google (Gemini Gems) и Anthropic (Claude), предлагают механизм подключения внешних данных, известный как RAG (Retrieval-Augmented Generation). Этот подход отличается от прямого добавления файла в чат, которое быстро заполняет контекстное окно и ухудшает качество ответов из-за механизмов внимания LLM. При использовании RAG, файлы загружаются в отдельную базу знаний, к которой агент обращается по заданным правилам во время генерации. Это критически важно для работы с большими массивами данных, такими как корпоративные кейсы, презентации или архивы постов, которые не умещаются в стандартный контекст. Например, в Gem-бота можно загрузить до 10 файлов по 100 МБ каждый. Для эффективного использования RAG необходимо четко регламентировать в промте, как модель должна извлекать и интегрировать информацию из базы данных, например, требуя вставить конкретное количество релевантных кейсов в текст. Использование RAG требует больше вычислительных ресурсов, что может потребовать перехода на более дорогие подписки.