Освойте RAG, чтобы выйти за пределы ChatGPT
Обычно AI-инструменты работают на основе общих знаний модели. Если вы задаете вопрос по конкретной теме, то получите ответ на основе того, что LLM видела во время обучения. Данные могут оказаться устаревшими, неточными или придуманными.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) решает эту проблему. Это архитектура, при которой модель не формирует ответ из памяти, а сначала получает релевантные данные на основе поиска по заданной базе данных и только потом составляет ответ на их основе.
Этот подход меняет то, что можно строить на базе LLM. Любой массив данных (отзывы пользователей, внутренняя документация, результаты интервью, каталог продуктов) легко превращается в источник для точного семантического поиска и структурированных ответов.
Корпоративные базы знаний, боты поддержки, инструменты для анализа исследований — за всем этим стоит RAG. Представьте онбординг-бот, который отвечает на вопросы строго по внутренним регламентам компании. Или инструмент для анализа пользовательских интервью, который ищет паттерны только в ваших данных.
Это и есть RAG: AI, который работает на основе ваших данных, а не на основе общих знаний модели.
В AI-мастерской стартовал новый кейс — RAG на практике: строим AI на своей базе.
Вы узнаете, как использовать RAG — архитектуру, на которой строятся серьезные AI-продукты: система не угадывает ответ из общих знаний модели, а сначала ищет релевантные данные в вашей базе.
Разберем это на примере сервиса поиска кофеен Белграда. Пользователь пишет «тихое место с фильтр-кофе рядом с Калемегданом», а сервис находит подходящие места по смыслу запроса и по ключевым словам одновременно, учитывает географию и объясняет почему каждое место подходит. Вы научитесь применять RAG для своих задач, где нужен AI-поиск на ваших данных.
Для работы понадобится любой кодинг-агент на ваш вкус — Cursor, Codex, Claude Code. В процессе вы научитесь работать с эмбеддингами и использовать векторную базу данных ChromaDB, задействовать геопоиск, обогащать данные через веб-исследования.
Присоединяйтесь к студентам AI-мастерской:
🔗 https://gopractice.ru/course/aicases/
Этот кейс можно обсуждать в закрытом чате для студентов вместе с экспертами, которые работали над его созданием.
Также из материалов кейса вы узнаете, какие бывают виды RAG по способу поиска (векторный, графовый, SQL, гибридный, по ключевым словам), и когда их лучше использовать.
@gopractice
Обычно AI-инструменты работают на основе общих знаний модели. Если вы задаете вопрос по конкретной теме, то получите ответ на основе того, что LLM видела во время обучения. Данные могут оказаться устаревшими, неточными или придуманными.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) решает эту проблему. Это архитектура, при которой модель не формирует ответ из памяти, а сначала получает релевантные данные на основе поиска по заданной базе данных и только потом составляет ответ на их основе.
Этот подход меняет то, что можно строить на базе LLM. Любой массив данных (отзывы пользователей, внутренняя документация, результаты интервью, каталог продуктов) легко превращается в источник для точного семантического поиска и структурированных ответов.
Корпоративные базы знаний, боты поддержки, инструменты для анализа исследований — за всем этим стоит RAG. Представьте онбординг-бот, который отвечает на вопросы строго по внутренним регламентам компании. Или инструмент для анализа пользовательских интервью, который ищет паттерны только в ваших данных.
Это и есть RAG: AI, который работает на основе ваших данных, а не на основе общих знаний модели.
В AI-мастерской стартовал новый кейс — RAG на практике: строим AI на своей базе.
Вы узнаете, как использовать RAG — архитектуру, на которой строятся серьезные AI-продукты: система не угадывает ответ из общих знаний модели, а сначала ищет релевантные данные в вашей базе.
Разберем это на примере сервиса поиска кофеен Белграда. Пользователь пишет «тихое место с фильтр-кофе рядом с Калемегданом», а сервис находит подходящие места по смыслу запроса и по ключевым словам одновременно, учитывает географию и объясняет почему каждое место подходит. Вы научитесь применять RAG для своих задач, где нужен AI-поиск на ваших данных.
Для работы понадобится любой кодинг-агент на ваш вкус — Cursor, Codex, Claude Code. В процессе вы научитесь работать с эмбеддингами и использовать векторную базу данных ChromaDB, задействовать геопоиск, обогащать данные через веб-исследования.
Присоединяйтесь к студентам AI-мастерской:
🔗 https://gopractice.ru/course/aicases/
Этот кейс можно обсуждать в закрытом чате для студентов вместе с экспертами, которые работали над его созданием.
Также из материалов кейса вы узнаете, какие бывают виды RAG по способу поиска (векторный, графовый, SQL, гибридный, по ключевым словам), и когда их лучше использовать.
@gopractice