RAG — спасательный круг для LLM: как модели не дают соврать, когда не знают ответа

Интегрировать языковые модели в реальный бизнес — та еще лотерея. В тестах LLM выглядит экспертом, но стоит спросить про свежую новость или актуальную документацию — и модель с невозмутимым видом начинает галлюцинировать. Переучивать модель при каждом обновлении данных слишком дорого и медленно. Решение — RAG (Retrieval-Augmented Generation): подход, который добавляет к LLM поисковик по внешней базе и заставляет модель опираться только на выданный контекст.

В статье подробно разбирается устройство RAG: как он минимизирует галлюцинации, на каких этапах может давать сбой и зачем это вообще нужно, если есть fine-tuning. Материал — по шагам и без воды, с акцентом на практическую реализацию для бизнеса.