RAG — co to jest i dlaczego Twoja firma go potrzebuje
Retrieval-Augmented Generation pozwala AI odpowiadać na podstawie Twoich dokumentów. Bez halucynacji, z cytatami źródeł.
RAG = AI + Twoja baza wiedzy. Model nie zmyśla, tylko cytuje konkretne fragmenty Twoich dokumentów, ofert, regulaminów, instrukcji.
Jak to działa: 1) dokumenty dzielone na fragmenty, 2) zamieniane na wektory (embeddings), 3) zapisywane w bazie wektorowej, 4) przy pytaniu wyszukiwane są najbardziej podobne fragmenty, 5) LLM odpowiada na ich podstawie z cytatem.
Zastosowania: wewnętrzny chatbot HR, support oparty o dokumentację, asystent prawny, baza wiedzy dla handlowców, FAQ produktowe.
Stack: OpenAI / Cohere embeddings + Pinecone / Supabase pgvector / Qdrant + LangChain / LlamaIndex / własna implementacja.
Korzyść: pracownik nie szuka 20 minut po SharePoincie, pyta AI i dostaje odpowiedź z linkiem do źródła w 3 sekundy.
