Technicznie o AI
RAG
Jak działa Retrieval-Augmented Generation i kiedy ma sens.
RAG w praktyce: kiedy poprawia jakość, a kiedy tylko komplikuje stack
RAG ma sens, gdy model musi odpowiadać na podstawie aktualnej i kontrolowanej bazy wiedzy. Jeśli problem nie wymaga dostępu do własnych dokumentów, RAG bywa niepotrzebnym kosztem i złożonością.
Framework decyzji: czy wdrażać RAG
- Sprawdź, czy odpowiedzi wymagają świeżych danych firmowych.
- Zaprojektuj pipeline: chunking, embeddingi, retrieval i reranking.
- Ustal metryki jakości: precision odpowiedzi i odsetek halucynacji.
- Porównaj RAG z prostszą alternatywą (bez retrieval) na tych samych pytaniach.
Najczęstsze błędy w projektach RAG
- Słaba jakość chunkingu i brak kontroli nad wersjami dokumentów.
- Brak evals po wdrożeniu i trudność oceny realnej poprawy.
- Ignorowanie kosztu utrzymania pipeline i aktualizacji indeksu.
Powiązane zasoby i kolejne kroki
FAQ
Czy RAG zastępuje fine-tuning?
Nie. To różne podejścia: RAG dostarcza kontekst, fine-tuning zmienia zachowanie modelu.
Od czego zacząć minimalnie?
Od małego korpusu dokumentów i ręcznej walidacji odpowiedzi na krytycznych pytaniach.