RAG (Retrieval-Augmented Generation) – jak działa?
• RAG co to jest?
• Generowanie wspomagane wyszukiwaniem krok po kroku
• Jak wdrożyć RAG w chmurze?
• Jakie narzędzia i frameworki służą do budowy RAG?
• Zastosowanie RAG w sztucznej inteligencji
• Podsumowanie
• FAQ
RAG (Retrieval-Augmented Generation) – jak działa?
Modele językowe znają tylko dane dostępne do momentu zakończenia treningu, a bez dodatkowych narzędzi nie sięgają po aktualne informacje ani wewnętrzne dokumenty firm. Rozwiązaniem tego problemu jest właśnie RAG AI – technologia, dzięki której model przed udzieleniem odpowiedzi korzysta z zewnętrznych źródeł wiedzy, i to bez ponownego trenowania. AI opiera odpowiedź na aktualnych i konkretnych informacjach. Z tego artykułu dowiesz się czym jest i jak działa technologia RAG, gdzie się go wykorzystuje oraz jak wdrożyć RAG w środowiskach chmurowych.
• RAG co to jest?
• Generowanie wspomagane wyszukiwaniem krok po kroku
• Jak wdrożyć RAG w chmurze?
• Jakie narzędzia i frameworki służą do budowy RAG?
• Zastosowanie RAG w sztucznej inteligencji
• Podsumowanie
• FAQ
Modele językowe znają tylko dane dostępne do momentu zakończenia treningu, a bez dodatkowych narzędzi nie sięgają po aktualne informacje ani wewnętrzne dokumenty firm. Rozwiązaniem tego problemu jest właśnie RAG AI – technologia, dzięki której model przed udzieleniem odpowiedzi korzysta z zewnętrznych źródeł wiedzy, i to bez ponownego trenowania. AI opiera odpowiedź na aktualnych i konkretnych informacjach. Z tego artykułu dowiesz się czym jest i jak działa technologia RAG, gdzie się go wykorzystuje oraz jak wdrożyć RAG w środowiskach chmurowych.
Z artykułu dowiesz się:
- czym jest RAG (Retrieval-Augmented Generation),
- jak działa system RAG krok po kroku,
- jak wdrożyć RAG w chmurze Azure, AWS i Oracle oraz z jakich narzędzi i frameworków skorzystać,
- jak RAG zmienia systemy AI i czym różni się od fine-tuningu,
- jak firmy wykorzystują RAG w codziennej pracy.
RAG co to jest?
RAG (Retrieval-Augmented Generation), czyli generowanie wspomagane wyszukiwaniem, to technologia, która pozwala sztucznej inteligencji korzystać z dodatkowych źródeł informacji podczas tworzenia odpowiedzi. Zamiast opierać się wyłącznie na wiedzy zdobytej podczas treningu, model językowy może wyszukać potrzebne informacje w podłączonej bazie wiedzy i wykorzystać je do udzielenia odpowiedzi. Jeśli dany model był trenowany do grudnia 2025 roku to już nie posiada aktualnych informacji z roku 2026.
Jak działa system RAG?
System RAG łączy trzy elementy o różnych przeznaczeniach. Należą do nich:
- Retrieval (wyszukiwanie) – system przeszukuje bazę wiedzy i wybiera fragmenty tekstu najlepiej pasujące do pytania użytkownika;
- Augmentation (wzbogacanie) – znalezione informacje są dodawane do pytania, które otrzymuje model językowy;
- Generation (generowanie) – model wykorzystuje pytanie i wyszukane informacje do przygotowania odpowiedzi.
Pojęcie RAG pojawiło się w 2020 roku w pracy naukowej „Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks”, której pierwszym autorem był Patrick Lewis. Badacze zauważyli, że modele językowe nie zawsze potrafią poprawnie wykorzystać zapamiętane informacje, a aktualizowanie ich wiedzy jest trudne. Zaproponowali więc połączenie modelu AI z zewnętrzną bazą danych. W pierwszym opracowanym rozwiązaniu wykorzystano Wikipedię, której treść podzielono na fragmenty po 100 słów. W ten sposób powstała baza około 21 milionów fragmentów, z których model mógł korzystać podczas tworzenia odpowiedzi.
Model LLM wykorzystujący RAG, czyli RAG LLM, może najpierw sprawdzić informacje w dostępnych materiałach, a dopiero później przygotować odpowiedź. Działanie RAG można porównać do sytuacji w szkole. Nauczyciel zadaje uczniowi pracę domową do napisania na temat: Co jadły dinozaury? Uczeń nie posiadał odpowiedniej wiedzy w danym momencie, a jego odpowiedź byłaby zmyślona. Skierował się więc do biblioteki po pomoc. Poprosił bibliotekarza o książki z informacją na temat tego co jadły dinozaury, ale bibliotekarz nie znał treści wszystkich książek, miał za to dobrze przygotowany katalog, w którym każda z książek była odpowiednio opisana. Na podstawie pytania ucznia bibliotekarz przyniósł mu pięć książek z tematyką: dinozaury, prehistoria, gady mezozoiczne. Uczeń przeczytał książki i na podstawie wiedzy zdobytej z książek napisał pracę domową udzielając prawidłowych informacji.
Generowanie wspomagane wyszukiwaniem krok po kroku
Działanie RAG AI można podzielić na pięć kroków. Pierwsze trzy to przygotowanie danych, które odbywa się wcześniej, niezależnie od pytań użytkowników. Dwa ostatnie dzieją się za każdym razem, gdy ktoś zadaje pytanie.
Krok 1. Przygotowanie bazy wiedzy
Pierwszym krokiem jest zebranie materiałów, z których system będzie korzystał. Mogą to być pliki i dokumenty, artykuły z firmowego intranetu, rekordy z baz danych albo informacje pobierane przez API z innych systemów. Przed dalszym przetwarzaniem tekst oczyszcza się z niepotrzebnych elementów i porządkuje, np. zachowując informację, z którego rozdziału pochodzi. Baza wiedzy wymaga stałej aktualizacji. Gdy dokument się zmienia, trzeba go ponownie przetworzyć, aby system nie udzielał odpowiedzi na podstawie starej wersji.
Krok 2. Podział dokumentów na fragmenty (chunking)
Model nie przeczyta całej bazy wiedzy naraz, dlatego dokumenty dzieli się na mniejsze fragmenty, np. akapity. Można to porównać do rozłożenia książki na rozdziały: zamiast szukać odpowiedzi w całym tomie, system sprawdza, który fragment najlepiej odpowiada na pytanie, dzięki czemu do modelu trafiają tylko te części tekstu, które dotyczą zapytania.
Krok 3. Zamiana tekstu na embeddingi i zapis w bazie wektorowej
Każdy fragment zamieniany jest na embedding, czyli ciąg liczb opisujący jego znaczenie. Model embeddingowy opisuje go setkami, a nawet tysiącami liczb, każda z nich oddaje jakąś cechę jego znaczenia. Embedding działa jak adres na mapie znaczeń. Teksty o podobnym sensie mają adresy blisko siebie: pies i szczeniak są sąsiadami, a pies i deskorolka będą daleko od siebie. Embeddingi razem z fragmentami tekstu trafiają do bazy wektorowej. Właśnie dzięki niej system szybko znajduje fragmenty, które znaczeniowo są najbliżej pytania.
Krok 4. Wyszukiwanie semantyczne
Gdy użytkownik zadaje pytanie, system RAG zamienia je również na embedding. Następnie porównuje je z informacjami zapisanymi w bazie wiedzy i wybiera fragmenty, które najlepiej pasują do pytania. Nie musi przy tym szukać identycznych słów, ponieważ potrafi rozpoznawać podobne znaczenie tekstów. Gdy pracownik zapyta firmowego asystenta AI „Ile dni urlopu mi zostało?”, system może odnaleźć zasady przyznawania urlopów oraz informacje o wykorzystanych dniach wolnych. Dzięki temu asystent może obliczyć pozostały urlop i udzielić odpowiedzi, nawet jeśli w dokumentach pytanie zostało sformułowane inaczej.
Krok 5. Wygenerowanie odpowiedzi
Znalezione informacje są przekazywane dla modelu AI razem z pytaniem użytkownika. Na ich podstawie model przygotowuje odpowiedź. Może również wskazać źródła, z których korzystał, dzięki czemu użytkownik może sprawdzić, skąd pochodzą podane informacje.
Jak wdrożyć RAG w chmurze?
Firma, która chce korzystać z technologii RAG AI, może zrobić to na dwa sposoby:
- gotowa usługa chmurowa – dostawca usług chmurowych, np. Microsoft Azure, Amazon Web Services (AWS) czy Oracle, zapewnia narzędzia potrzebne do działania RAG, w tym przechowywanie dokumentów, wyszukiwanie informacji i tworzenie odpowiedzi. Firma musi jedynie podłączyć swoje dane i odpowiednio skonfigurować usługę.
- własny system RAG w chmurze – firma samodzielnie wybiera i łączy narzędzia, np. model językowy i system wyszukiwania informacji. Takie rozwiązanie wymaga większej wiedzy technicznej, ale pozwala lepiej dostosować RAG do potrzeb firmy.
Wybór odpowiedniego rozwiązania zależy przede wszystkim od budżetu, potrzeb firmy i wymagań dotyczących bezpieczeństwa danych. Koszty korzystania z usług chmurowych mogą zależeć od ilości tekstu przetwarzanego przez model. Warto również sprawdzić, gdzie przechowywane i przetwarzane są dane, ponieważ niektórzy dostawcy korzystają z serwerów poza Unią Europejską.
Microsoft Azure
Microsoft oferuje usługę Azure AI Search, która umożliwia wyszukiwanie informacji w firmowych dokumentach i bazach danych, dzięki czemu systemy RAG mogą wykorzystywać znalezione informacje do tworzenia odpowiedzi na pytania użytkowników. Usługa obsługuje popularne formaty plików, takie jak:
- Word,
- PowerPoint,
- Excel,
- PDF,
- HTML,
- JSON.
Azure AI Search wyszukuje informacje zarówno na podstawie słów kluczowych, jak i znaczenia tekstu, a następnie wybiera te, które najlepiej pasują do pytania. Microsoft ma również inne rozwiązanie, Foundry IQ, oparte na Azure AI Search, które pozwala połączyć informacje z różnych źródeł w jednym miejscu. Mogą to być np. dokumenty z SharePoint, pliki przechowywane w Azure Blob Storage, dane z OneLake czy informacje z internetu. Tutaj ważną funkcją jest kontrola dostępu do dokumentów. W przypadku odpowiednio skonfigurowanych danych z Azure Storage system może uwzględniać uprawnienia pracowników, dzięki czemu każdy użytkownik otrzymuje odpowiedzi wyłącznie na podstawie informacji, do których ma dostęp.
Amazon Web Services (AWS)
Amazon oferuje dwa rozwiązania do wdrożenia RAG. Pierwszym jest Amazon Bedrock Knowledge Bases, czyli gotowa usługa, która pozwala połączyć model AI z firmowymi dokumentami i bazami danych. System wyszukuje informacje potrzebne do udzielenia odpowiedzi i przekazuje je modelowi językowemu. Firma nie musi samodzielnie tworzyć bazy wektorowej, ponieważ może skorzystać z gotowych narzędzi, które automatyzują ten proces. Możliwe jest również aktualizowanie bazy wiedzy po zmianach w dokumentach, a odpowiedzi mogą zawierać odnośniki do źródeł, dzięki czemu użytkownik może sprawdzić, skąd pochodzą informacje.
Drugim rozwiązaniem jest Amazon Kendra, wyszukiwarka przeznaczona do przeszukiwania firmowych zasobów. Kendra sprawdza się w firmach, które chcą samodzielnie zbudować system RAG. Odpowiada za wyszukiwanie informacji, a model językowy generujący odpowiedzi firma dobiera i podłącza sama. Umożliwia wyszukiwanie informacji w:
- Amazon S3,
- SharePoint
- Confluence
- w dokumentach: Word, PDF, Excel i PowerPoint.
Może również uwzględniać uprawnienia użytkowników, dzięki czemu pracownicy widzą tylko informacje, do których mają dostęp.
Oracle
Oracle oferuje platformę OCI AI Agent Platform (wcześniejsza nazwa to OCI Generative AI Agents), która umożliwia firmom tworzenie i obsługę agentów AI wykorzystujących technologię RAG. System wyszukuje potrzebne informacje w podłączonej bazie wiedzy i przekazuje je modelowi AI, który na ich podstawie przygotowuje odpowiedzi. Platforma pozwala wyszukiwać informacje zarówno po słowach kluczowych, jak i znaczeniu tekstu, wybiera najbardziej trafne wyniki i automatyzuje dodawanie danych do bazy wiedzy. Bazę wiedzy można zbudować z:
- plików w OCI Object Storage,
- wyszukiwarki OpenSearch,
- bazy danych Oracle.
Dużą zaletą jest możliwość połączenia RAG z Oracle AI Database 26ai, która ma wbudowaną funkcję wyszukiwania wektorowego. Dzięki temu firmy korzystające z tej bazy danych mogą wdrożyć RAG bez konieczności przenoszenia informacji do osobnej bazy wektorowej.
Jakie narzędzia i frameworki służą do budowy RAG?
Firmy, które chcą samodzielnie stworzyć system RAG, mogą korzystać z gotowych narzędzi ułatwiających jego budowę. Frameworki pomagają połączyć poszczególne etapy działania RAG, a bazy wektorowe umożliwiają przechowywanie i wyszukiwanie informacji.
Frameworki do budowy RAG
Framework to zestaw gotowych narzędzi, dzięki którym programiści nie muszą tworzyć całego systemu od podstaw. Ułatwia to dodawanie dokumentów, dzielenie ich na mniejsze fragmenty, wyszukiwanie potrzebnych informacji i przekazywanie ich modelowi językowemu. Do popularnych frameworków należą:
- LlamaIndex – ułatwia organizowanie i przeszukiwanie dużej liczby dokumentów. Sprawdza się szczególnie w systemach RAG korzystających z rozbudowanych baz wiedzy.
- LangChain – pozwala łączyć różne narzędzia i modele AI w jeden system. Jest wykorzystywany do budowy agentów AI, którzy mogą wykonywać zadania składające się z kilku etapów.
- Haystack – narzędzie open source, które służy do tworzenia systemów wyszukiwania informacji i aplikacji AI, które mogą być wykorzystywane w codziennej pracy firm.
Wszystkie trzy narzędzia umożliwiają budowę systemów RAG, ale różnią się dostępnymi funkcjami i sposobem działania. Można je również łączyć z usługami chmurowymi, np. LangChain z bazą danych Oracle AI Database.
Narzędzia do budowy RAG: bazy wektorowe i wyszukiwarki
Jeśli RAG ma szybko znaleźć informacje potrzebne do udzielenia odpowiedzi, korzysta z baz wektorowych i wyszukiwarek. Narzędzia te pomagają odnajdywać treści o podobnym znaczeniu, nawet jeśli zawierają inne słowa niż pytanie użytkownika. Do popularnych rozwiązań należą:
- FAISS – narzędzie, które pomaga szybko wyszukiwać informacje o podobnym znaczeniu. Było wykorzystywane już w pierwszych badaniach nad RAG w 2020 roku.
- PostgreSQL z rozszerzeniem do wyszukiwania wektorowego – popularna baza danych, którą po zainstalowaniu odpowiedniego dodatku można wykorzystać do przechowywania embeddingów i wyszukiwania podobnych fragmentów. Takie rozwiązanie zastosowała Polska Agencja Rozwoju Przedsiębiorczości, która w swoim pilotażu użyła rozszerzenia VectorChord.
- wyszukiwarki w chmurze – np. OpenSearch i Azure AI Search. Umożliwiają szybkie przeszukiwanie dużej ilości dokumentów i wybieranie informacji najlepiej pasujących do pytania.
Wybór narzędzia zależy od potrzeb firmy, ilości przechowywanych informacji i możliwości technicznych. Nie zawsze konieczne jest wdrażanie nowych rozwiązań. Czasami wystarczy rozbudować bazę danych lub wykorzystać usługi, z których firma już korzysta.
Zastosowanie RAG w sztucznej inteligencji
Technologia RAG AI wpływa zarówno na jakość odpowiedzi systemów AI, jak i na to, gdzie firmy mogą je wykorzystywać.
Jak RAG zmienia systemy AI i dlaczego jest kluczowy?
RAG zmienia przede wszystkim jakość odpowiedzi systemów AI. Model LLM korzystający z RAG opiera się na aktualnych danych. Rzadziej zmyśla, bo zamiast odpowiadać z pamięci, korzysta z dostarczonych materiałów. Nie eliminuje to jednak halucynacji całkowicie, ponieważ jakość odpowiedzi nadal zależy od tego, czy system znajdzie właściwe informacje. Różnicę najlepiej widać w porównaniu z innymi sposobami przekazywania wiedzy modelowi.
Trzy powody, dla których RAG stał się podstawą wielu systemów AI:
- niższy koszt – ponowne trenowanie modelu na danych firmy wymaga dużej mocy obliczeniowej i pieniędzy. RAG pozwala dostarczyć modelowi nowe informacje bez tego wydatku.
- możliwość sprawdzenia odpowiedzi – odpowiedź może zawierać odwołania do źródeł, dzięki czemu użytkownik sam zweryfikuje informację.
- kontrola nad danymi – firma decyduje, z jakich dokumentów korzysta model, może je szybko zmieniać i ograniczać dostęp do poufnych informacji w zależności od uprawnień użytkownika.
Jak firmy wykorzystują RAG w codziennej pracy?
Technologia RAG AI znajduje zastosowanie w wielu branżach, szczególnie tam, gdzie ważny jest szybki dostęp do sprawdzonych informacji. Firmy mogą wykorzystywać ją do:
- obsługi klienta – czatboty wykorzystujące RAG odpowiadają na pytania klientów na podstawie informacji dostępnych na stronie firmy, w bazie wiedzy lub sekcji FAQ, dzięki czemu mogą udzielać odpowiedzi dotyczących: konkretnych produktów, usług czy zasad reklamacji;
- wsparcia pracowników – RAG pomaga szybko znaleźć informacje w wewnętrznych dokumentach firmy, na przykład Polska Agencja Rozwoju Przedsiębiorczości testowała asystenta AI, który odpowiadał pracownikom na pytania dotyczące spraw kadrowych, administracyjnych i informatycznych na podstawie firmowej bazy wiedzy;
- analizy dokumentów prawnych – RAG umożliwia wyszukiwanie potrzebnych informacji w przepisach, wyrokach sądowych i innych dokumentach prawnych, a także może również pomagać w ich streszczaniu, dzięki czemu prawnicy szybciej odnajdują informacje istotne dla danej sprawy.
Podsumowanie
RAG AI pozwala sztucznej inteligencji korzystać z dodatkowych informacji, zamiast opierać się wyłącznie na wiedzy zdobytej podczas treningu. Dzięki temu modele językowe mogą wyszukiwać potrzebne dane w firmowych dokumentach, tworzyć dokładniejsze odpowiedzi i wskazywać źródła informacji. Do wdrożenia RAG można wykorzystać gotowe usługi chmurowe, takie jak: Microsoft Azure, AWS i Oracle, lub samodzielnie zbudować system za pomocą narzędzi takich jak LlamaIndex, LangChain czy Haystack. Najważniejsze dla skutecznego działania RAG są jednak aktualne, wiarygodne i dobrze uporządkowane informacje w bazie wiedzy.
FAQ
Nie, ale może zmniejszyć ryzyko ich występowania. RAG pomaga ograniczać takie błędy, ponieważ umożliwia korzystanie z dodatkowych źródeł wiedzy. Model nadal może się jednak pomylić, gdy znajdzie nieodpowiednie informacje lub błędnie je zinterpretuje. Nie. Firmy mogą wykorzystać istniejące bazy danych, jak PostgreSQL z dodatkiem pgvector, który umożliwia wyszukiwanie informacji o podobnym znaczeniu. Niektóre rozwiązania, takie jak Oracle AI Database, mają już wbudowane funkcje wyszukiwania wektorowego. Nie, sam mechanizm RAG nie uczy się automatycznie podczas rozmów. Korzysta z informacji dostępnych w podłączonej bazie wiedzy. Jeśli firma chce, aby system uwzględniał nowe dane, musi zaktualizować bazę.Czy RAG AI eliminuje halucynacje?
Czy do RAG potrzebna jest osobna baza wektorowa?
Czy RAG uczy się na podstawie rozmów z użytkownikami?
Poznaj historie sukcesów naszych klientów
- 25-krotny wzrost dochodów
- 10-krotny wzrost współczynnika ROAS
- Wzrost o 212% kliknięć
- Ponad 5-krotny wzrost konwersji
- 20 krotna dynamika sprzedaży
- 3 razy więcej zapytań ofertowych rok do roku
- ponad 3500 fraz w czołówce Google
- 7 krotny wzrost ruchu z pozycjonowania
- 150% więcej zapytań z formularza na stronie
- 5-krotny wzrost liczby konwersji z Google Ads
- Ponad 200% wzrost przychodów
- 11-krotny wzrost fraz w Top10
- 17-krotny wzrost fraz w Top3
- Ponad 2-krotny wzrost ruchu bezpłatnego
- 250% wzrostu liczby rezerwacji na usługi USG
- 130% wzrostu liczby wizyt w gabinetach
- 4,5 razy więcej odwiedzających stronę
- 4-krotny wzrost przychodów
- wzrost do 110% wyświetleń w Google
- wzrost do 124% kliknięć
- wzrost o ponad 50% fraz w TOP10 Google
- Ponad 14-krotny wzrost konwersji
- 17 000-krotny wzrost sprzedaży z ruchu bezpłatnego
- Ponad 366% więcej fraz w Top3
- 4-krotny wzrost fraz w Top10
- 8,5-krotny wzrost konwersji w 3 miesiące
- ROAS na poziomie 510%
- Ponad 2,5-krotny wzrost kliknięć w 3 miesiące
- Ponad 6-krotny wzrost wartości konwersji w 3 miesiące
Clutch.co to jedna z najbardziej wiarygodnych platform z opiniami na świecie!
Ponad 800 pozytywnych opinii w Google i 140 opinii na Clutch.co
Jesteśmy jedną z najlepiej i najczęściej ocenianych agencji marketingu internetowego w Polsce na największych platformach do ocen: Google i Clutch.co. Zobacz, nasze oceny i przekonaj się, że warto z nami współpracować.
