RAG – co to jest? Retrieval-Augmented Generation w AI

RAG (Retrieval-Augmented Generation) to technika wykorzystywana w sztucznej inteligencji, która łączy model językowy z wyszukiwaniem informacji w zewnętrznych źródłach.

Zamiast polegać wyłącznie na wiedzy zapisanej w parametrach modelu, system RAG najpierw wyszukuje odpowiednie informacje w określonej bazie danych, dokumentach lub innych źródłach, a następnie przekazuje je modelowi jako kontekst.

W uproszczeniu:

pytanie → wyszukanie informacji → przekazanie kontekstu do modelu → wygenerowanie odpowiedzi

Dzięki temu model może odpowiadać na pytania dotyczące informacji, których nie posiadał podczas treningu.

Jak działa RAG?

System RAG można podzielić na kilka podstawowych etapów.

1. Użytkownik zadaje pytanie

Przykładowo:

„Jakie są zasady korzystania z urlopu w naszej firmie?”

2. System wyszukuje odpowiednie informacje

RAG przeszukuje podłączone źródła, np.:

dokumenty firmowe,
regulaminy,
instrukcje,
bazę wiedzy,
strony internetowe,
dokumentację techniczną.

Znajduje fragmenty dotyczące urlopów.

3. Informacje trafiają do modelu

Wybrane fragmenty dokumentów są przekazywane modelowi językowemu jako dodatkowy kontekst.

4. Model generuje odpowiedź

Model wykorzystuje znalezione informacje do przygotowania odpowiedzi dla użytkownika.

Ważne jest więc to, że model nie musi sam „pamiętać” całej wiedzy.

System dostarcza mu odpowiednie informacje w momencie zadawania pytania.

RAG a zwykły model językowy

Standardowy model językowy odpowiada przede wszystkim na podstawie tego, czego nauczył się podczas treningu.

Jeżeli po zakończeniu treningu pojawił się nowy dokument, model niekoniecznie będzie go znał.

RAG rozwiązuje ten problem poprzez dostarczenie modelowi aktualnych informacji z zewnętrznego źródła.

Można to przedstawić tak:

LLM bez RAG:

pytanie → model → odpowiedź

LLM z RAG:

pytanie → wyszukiwanie → odpowiednie dokumenty → model → odpowiedź

RAG a halucynacje

Jednym z głównych powodów stosowania RAG jest ograniczenie halucynacji AI, czyli sytuacji, w których model generuje informacje brzmiące wiarygodnie, ale niezgodne z rzeczywistością.

Jeżeli model otrzyma odpowiedni dokument jako kontekst, może oprzeć odpowiedź na konkretnych informacjach zamiast polegać wyłącznie na swojej wiedzy.

Nie oznacza to jednak, że RAG eliminuje halucynacje.

Jeżeli system wyszuka niewłaściwe dokumenty albo nie znajdzie odpowiednich informacji, model nadal może wygenerować błędną odpowiedź.

Dlatego jakość systemu RAG zależy zarówno od modelu językowego, jak i od jakości mechanizmu wyszukiwania.

RAG a aktualna wiedza

RAG jest szczególnie przydatny wtedy, gdy informacje często się zmieniają.

Przykładowo firma może posiadać bazę dokumentów, która jest aktualizowana każdego miesiąca.

Nie ma potrzeby trenowania całego modelu AI od nowa po każdej zmianie dokumentacji.

Wystarczy zaktualizować bazę wykorzystywaną przez system RAG.

To jedna z najważniejszych zalet tego rozwiązania.

RAG a baza wiedzy

RAG może korzystać z praktycznie dowolnego źródła informacji, które można przeszukiwać.

Może to być:

baza danych,
dokumentacja,
PDF-y,
pliki tekstowe,
strona internetowa,
system CRM,
wiki firmowe,
repozytorium dokumentów.

Przykładowo firma może podłączyć do RAG:

1000 dokumentów wewnętrznych

i umożliwić pracownikom zadawanie pytań dotyczących ich zawartości za pomocą zwykłego języka.

Embeddingi w RAG

Jednym z ważnych elementów systemów RAG są embeddingi.

Embedding to reprezentacja tekstu w postaci wektora liczb, która pozwala systemowi określić znaczenie danego fragmentu tekstu i porównywać go z innymi fragmentami.

Dokumenty są dzielone na mniejsze części, a następnie zamieniane na embeddingi.

Kiedy użytkownik zadaje pytanie, system tworzy embedding pytania i szuka fragmentów dokumentów, które są semantycznie podobne.

Dzięki temu wyszukiwanie nie musi opierać się wyłącznie na identycznych słowach.

Vector database

Embeddingi są często przechowywane w bazie wektorowej (Vector Database).

Taka baza umożliwia szybkie wyszukiwanie fragmentów informacji najbardziej podobnych do zapytania użytkownika.

Popularne zastosowania obejmują wyszukiwanie:

dokumentów,
fragmentów instrukcji,
artykułów,
kodu,
danych produktowych.

W praktycznym systemie RAG baza wektorowa może pełnić rolę pamięci zewnętrznej modelu.

Chunking

Dokumenty wykorzystywane przez RAG zazwyczaj nie są przekazywane modelowi w całości.

Są dzielone na mniejsze fragmenty, czyli chunki (chunks).

Przykładowo dokument o długości 100 stron może zostać podzielony na setki mniejszych fragmentów.

Każdy fragment jest następnie indeksowany.

Gdy użytkownik zada pytanie, system wybiera tylko te fragmenty, które są najbardziej istotne.

Dobre chunkowanie ma duże znaczenie dla jakości całego systemu.

Jeżeli fragmenty będą zbyt duże lub zbyt małe, wyszukiwanie może działać gorzej.

Retrieval

Słowo Retrieval w nazwie RAG oznacza właśnie pobieranie informacji.

System musi znaleźć odpowiedni kontekst, zanim model zacznie generować odpowiedź.

To właśnie ten etap odróżnia RAG od zwykłego generowania odpowiedzi przez LLM.

Jakość retrievalu ma ogromne znaczenie.

Nawet bardzo dobry model językowy może udzielić złej odpowiedzi, jeżeli otrzyma niewłaściwe informacje.

RAG a fine-tuning

RAG często jest mylony z fine-tuningiem, ale są to dwie różne techniki.

RAG dostarcza modelowi informacje w czasie generowania odpowiedzi.

Fine-tuning zmienia parametry modelu poprzez dodatkowy trening.

Przykładowo:

Firma chce, aby AI odpowiadało na podstawie aktualnego regulaminu.

RAG pozwala po prostu podłączyć regulamin do systemu wyszukiwania.

Fine-tuning nie jest tutaj zazwyczaj najlepszym sposobem na przechowywanie dynamicznej wiedzy.

Dlatego RAG jest szczególnie przydatny w przypadku informacji, które często się zmieniają.

RAG nie jest „uczeniem” modelu

To bardzo ważne.

Jeżeli podłączymy do systemu RAG dokument zawierający 500 stron, model nie uczy się na stałe jego treści.

Dokument jest wyszukiwany i przekazywany jako kontekst podczas odpowiedzi.

Można więc powiedzieć:

RAG daje modelowi dostęp do informacji, ale nie zmienia jego parametrów.

Przykład RAG

Wyobraźmy sobie sklep internetowy posiadający kilka tysięcy produktów.

Klient pyta:

„Który laptop z oferty ma minimum 32 GB RAM i waży mniej niż 1,5 kg?”

System RAG:

1. wyszukuje odpowiednie produkty w bazie,

2. pobiera ich parametry,

3. przekazuje dane modelowi,

4. model przygotowuje odpowiedź w naturalnym języku.

Bez RAG model musiałby otrzymać dane o produktach w swoim kontekście lub mieć je wcześniej zapisane w sposób umożliwiający ich wykorzystanie.

RAG w firmie

Jednym z najpopularniejszych zastosowań RAG są wewnętrzne systemy wiedzy.

Firma może podłączyć:

procedury,
regulaminy,
instrukcje,
dokumentację produktów,
materiały szkoleniowe,
umowy,
FAQ.

Pracownik może następnie zapytać:

„Jak wygląda procedura reklamacji produktu?”

System wyszukuje odpowiednie dokumenty i przekazuje ich fragmenty modelowi.

AI może następnie przygotować odpowiedź wraz ze wskazaniem źródła.

Zalety RAG

Najważniejsze zalety RAG to:

dostęp do aktualnych informacji,
możliwość korzystania z prywatnych baz wiedzy,
brak konieczności trenowania modelu od nowa przy każdej zmianie danych,
możliwość wskazywania źródeł odpowiedzi,
ograniczenie części halucynacji,
łatwiejsze dostosowanie AI do konkretnej firmy lub projektu.

Wady RAG

RAG nie jest rozwiązaniem idealnym.

Problemy mogą pojawić się między innymi wtedy, gdy:

wyszukiwarka znajdzie niewłaściwe fragmenty,
dokumenty są nieaktualne,
baza wiedzy jest źle przygotowana,
chunking jest nieprawidłowy,
model źle interpretuje dostarczony kontekst,
system przekazuje zbyt dużo informacji.

Dlatego budowa dobrego systemu RAG wymaga znacznie więcej niż tylko podłączenia modelu do bazy wektorowej.

RAG i źródła odpowiedzi

Jedną z dużych zalet RAG jest możliwość pokazania użytkownikowi, skąd pochodzi informacja.

Przykładowo odpowiedź może zawierać:

„Zgodnie z regulaminem firmy z 15 czerwca 2026 roku…”

oraz odwołanie do konkretnego dokumentu.

Dzięki temu użytkownik może samodzielnie zweryfikować odpowiedź.

Jest to szczególnie ważne w zastosowaniach biznesowych, prawnych i technicznych.

Podsumowanie

RAG (Retrieval-Augmented Generation) to technika łącząca wyszukiwanie informacji z generowaniem odpowiedzi przez model AI.