Jak działa RAG od środka – architektura, komponenty i przepływ danych

Wprowadzenie do systemu RAG

Retrieval-Augmented Generation (RAG) to podejście łączące możliwości dużych modeli językowych (LLM) z dostępem do zewnętrznych źródeł wiedzy, co znacząco zwiększa ich skuteczność w generowaniu trafnych i aktualnych odpowiedzi. W przeciwieństwie do tradycyjnych modeli generatywnych, które opierają się wyłącznie na wiedzy zapisanej w ich parametrach podczas treningu, systemy RAG dynamicznie pozyskują informacje z baz danych lub dokumentów, dzięki czemu są bardziej elastyczne i możliwe do aktualizacji bez konieczności ponownego trenowania modelu.

Systemy RAG znajdują zastosowanie w wielu dziedzinach, takich jak chatboty, asystenci cyfrowi, wyszukiwarki kontekstowe, systemy obsługi klienta czy specjalistyczne narzędzia wspomagające podejmowanie decyzji. Dzięki możliwości łączenia generowania języka naturalnego z dostępem do aktualnej wiedzy, RAG umożliwia tworzenie systemów, które lepiej rozumieją kontekst i potrafią dostarczać użytkownikowi adekwatnych, precyzyjnych informacji.

Kluczową cechą systemów RAG jest ich modułowa struktura – na całość składają się komponenty odpowiedzialne za przeszukiwanie danych, reprezentację semantyczną zapytań i dokumentów oraz końcową generację odpowiedzi. Współpraca tych elementów pozwala na efektywne przetwarzanie zapytań i dostarczanie informacji opartych na rzeczywistej treści źródłowej, a nie tylko wyuczonych skojarzeniach.

Główne komponenty: retriever, embeddingi, baza wektorowa i generator

System RAG (Retrieval-Augmented Generation) łączy mechanizmy wyszukiwania informacji z generacją języka naturalnego, tworząc spójną architekturę opartą na współdziałaniu kilku kluczowych komponentów. Każdy z nich pełni odrębną funkcję i odpowiada za inny etap przetwarzania zapytania użytkownika. Zrozumienie roli poszczególnych elementów pozwala lepiej pojąć, jak system RAG łączy zewnętrzne źródła wiedzy z możliwościami modeli językowych. Ten artykuł powstał jako rozwinięcie jednego z najczęstszych tematów poruszanych podczas szkoleń Cognity.

• Retriever – to komponent odpowiedzialny za wyszukiwanie najbardziej istotnych dokumentów lub fragmentów tekstu na podstawie zapytania użytkownika. Działa jako filtr, ograniczając przestrzeń informacji do tych najbardziej relewantnych, które stanowią kontekst dla dalszej generacji.
• Embeddingi – są to reprezentacje wektorowe tekstów (zarówno zapytań, jak i dokumentów), które umożliwiają porównywanie ich znaczenia semantycznego. Dzięki embeddingom system potrafi określić, które fragmenty danych są najbardziej zbliżone do zapytania użytkownika, niezależnie od dokładnego dopasowania słów.
• Baza wektorowa – pełni funkcję magazynu przechowującego embeddingi dokumentów. Umożliwia szybkie wyszukiwanie i porównywanie wektorów, co stanowi podstawę działania retrievera. Wyszukiwanie odbywa się zwykle poprzez metody najbliższych sąsiadów w przestrzeni wektorowej.
• Generator – to model językowy, który na podstawie zapytania i dostarczonego przez retrievera kontekstu generuje odpowiedź. Jego zadaniem jest stworzenie spójnej, logicznej i trafnej wypowiedzi, która uwzględnia zewnętrzne źródła wiedzy.

Współpraca wymienionych komponentów pozwala systemom RAG nie tylko odpowiadać na pytania, ale także dynamicznie pozyskiwać najbardziej aktualne i relewantne informacje z dużych zbiorów danych tekstowych.

Pipeline zapytania: przepływ danych i proces przetwarzania

System Retrieval-Augmented Generation (RAG) łączy możliwości dużych modeli językowych (LLM) z mechanizmami wyszukiwania informacji zewnętrznych. Kluczową cechą RAG jest dynamiczne wspieranie generacji odpowiedzi przez informacje pochodzące spoza samego modelu, dzięki czemu możliwe jest dostarczanie bardziej aktualnych i trafnych odpowiedzi. Poniżej przedstawiono typowy przepływ danych – czyli tzw. pipeline – który realizowany jest w systemie RAG od momentu zadania pytania przez użytkownika aż do otrzymania końcowej odpowiedzi. Jeśli chcesz zgłębić temat i nauczyć się wdrażać RAG w praktyce, sprawdź Kurs RAG w praktyce - nowoczesne techniki wydobywania i generowania danych.

Etapy przetwarzania zapytania

• 1. Przyjęcie zapytania użytkownika: System otrzymuje pytanie w postaci tekstowej, np. "Jakie są zalety stosowania baz wektorowych w wyszukiwaniu semantycznym?".
• 2. Embedding zapytania: Tekst zapytania jest przekształcany na reprezentację wektorową przy użyciu modelu embeddingowego. Umożliwia to porównanie semantyczne pytania z dokumentami w bazie.
• 3. Wyszukiwanie (retrieval): Uzyskany wektor zapytania jest używany do przeszukania bazy wektorowej w celu odnalezienia najbardziej pasujących dokumentów. Zwracany jest zwykle zbiór top-k wyników.
• 4. Konsolidacja kontekstu: Wybrane dokumenty są łączone w logiczny kontekst, który zostanie dostarczony do modelu generującego odpowiedź.
• 5. Generacja odpowiedzi: Model językowy (LLM) otrzymuje zarówno oryginalne pytanie, jak i dodatkowy kontekst w postaci retrieved documents, co pozwala mu wygenerować bogatszą i bardziej trafną odpowiedź.

Diagram przepływu danych

Przybliżony logiczny przebieg danych przedstawia następująca sekwencja operacji:

[Zapytanie użytkownika]
       ↓
[Model embeddingowy] → [Wektor zapytania]
       ↓
[Baza wektorowa] → [Top-k dokumentów]
       ↓
[Model generujący (LLM)]
       ↓
[Odpowiedź]

Porównanie z klasycznym podejściem LLM

Pipeline RAG pozwala na dynamiczne rozszerzanie wiedzy modelu bez potrzeby jego ponownego trenowania, co czyni go bardzo elastycznym rozwiązaniem w zastosowaniach wymagających aktualnych i kontekstowych odpowiedzi.

Szczegółowy opis technologii używanych w systemie RAG

Systemy RAG (Retrieval-Augmented Generation) wykorzystują połączenie kilku nowoczesnych technologii z zakresu przetwarzania języka naturalnego (NLP), wyszukiwania semantycznego oraz generowania tekstu. W tej sekcji przyjrzymy się najważniejszym z nich, omawiając ich funkcje i podstawowe różnice. W Cognity omawiamy to zagadnienie zarówno od strony technicznej, jak i praktycznej – zgodnie z realiami pracy uczestników.

1. Modele do tworzenia embeddingów

Embeddingi stanowią kluczowy element w RAG – to wektorowe reprezentacje tekstu umożliwiające porównania semantyczne. Do ich tworzenia stosuje się różne modele językowe:

• Sentence Transformers (np. SBERT) – popularne w zadaniach związanych z wyszukiwaniem semantycznym dzięki wysokiej jakości embeddingom na poziomie zdań.
• OpenAI text-embedding models – modele takie jak text-embedding-ada-002 są zoptymalizowane pod kątem dużych aplikacji i charakteryzują się niskim kosztem oraz wysoką wydajnością.
• Cohere Embeddings – alternatywa dla popularnych embeddingów, często wykorzystywana w zastosowaniach komercyjnych.

2. Bazy wektorowe

Po wygenerowaniu embeddingów, teksty trafiają do bazy danych umożliwiającej szybkie wyszukiwanie podobnych semantycznie treści. Do tego celu stosuje się bazy wektorowe:

3. Mechanizmy wyszukiwania (Retriever)

Retriever odpowiada za pobieranie najbardziej trafnych dokumentów na podstawie zapytania użytkownika. Techniki wyszukiwania dzielą się na:

• Exact Match (BM25) – klasyczny model oparty o dopasowanie słów kluczowych.
• Semantic Search (ANN + embeddingi) – bardziej zaawansowane podejście, bazujące na podobieństwie znaczeniowym, nie tylko słownym.

W RAG najczęściej stosuje się wyszukiwanie semantyczne, przyspieszone przez infrastruktury takie jak FAISS czy Pinecone.

4. Modele generujące (Generator)

Ostateczna odpowiedź tworzona jest przez generatywny model językowy. W zależności od przypadku użycia, stosowane są różne modele:

• GPT (np. GPT-3.5, GPT-4) – modele autoregresyjne o wysokiej jakości generowanego tekstu.
• FLAN-T5 – model oparty na encoder-decoder, wydajny przy mniejszych zadaniach.
• LLaMA, Mistral – modele open-source, używane w prywatnych instalacjach i eksperymentach.

Wybór modelu zależy od wymagań projektu – szybkości, kosztów, jakości generowanego tekstu i możliwości hostowania.

5. Interfejsy i orkiestracja

Do budowy logiki systemu RAG często wykorzystywane są biblioteki i frameworki:

• LangChain – framework do budowania aplikacji opartych o LLM-y, z gotowymi komponentami do integracji z retrieverami i generatorami.
• LlamaIndex – narzędzie do tworzenia indeksów i łączenia danych z dużymi modelami językowymi.

Wspierają one integrację między komponentami i umożliwiają łatwe testowanie oraz iterację.

6. Przykładowy kod integracji (embedding + FAISS)

from sentence_transformers import SentenceTransformer
import faiss

model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
documents = ["Jak działa system RAG?", "Co to jest wektorowa baza danych?"]
doc_embeds = model.encode(documents)

index = faiss.IndexFlatL2(len(doc_embeds[0]))
index.add(doc_embeds)

query = model.encode(["Wyjaśnij architekturę RAG"])
distances, indices = index.search(query, k=1)
print(indices)

Powyższy przykład pokazuje prostą integrację embeddingów z lokalną bazą FAISS do wyszukiwania najbardziej dopasowanych dokumentów.

Schemat przepływu danych w architekturze RAG

Architektura Retrieval-Augmented Generation (RAG) opiera się na dynamicznym połączeniu dwóch głównych procesów: wyszukiwania informacji (retrieval) oraz generowania odpowiedzi (generation). Schemat przepływu danych w systemie RAG można opisać jako zestaw powiązanych etapów, których celem jest wzbogacenie procesu generacji tekstu o najbardziej trafne dane kontekstowe. Poniżej przedstawiono uproszczony schemat, ukazujący interakcje pomiędzy kluczowymi komponentami systemu. Jeśli chcesz nauczyć się, jak samodzielnie zbudować taki system w praktyce, sprawdź Kurs LangChain w praktyce – budowa chatbotów, RAG i automatyzacja z AI.

Etapy przepływu danych w systemie RAG

1. Użytkownik wysyła zapytanie:

   System otrzymuje zapytanie tekstowe od użytkownika – może to być pytanie, polecenie lub sformułowana potrzeba informacyjna.

2. Tworzenie embeddingu zapytania:

   Zapytanie jest przetwarzane przez model embeddingowy, który zamienia je na wektor reprezentujący jego znaczenie semantyczne.

3. Wyszukiwanie kontekstu w bazie wektorowej:

   Wektor zapytania jest używany do przeszukania bazy wektorowej zawierającej reprezentacje treści źródłowych (np. dokumentów, artykułów). Zwracane są najbardziej podobne wyniki.

4. Kompilacja kontekstu:

   Odnalezione dokumenty lub fragmenty tekstu są przekształcane do postaci czytelnej dla modelu generującego i łączone z zapytaniem.

5. Generacja odpowiedzi:

   Model językowy (np. LLM) otrzymuje zapytanie wzbogacone o kontekst i generuje odpowiedź w języku naturalnym.

Porównanie klasycznego modelu generatywnego i architektury RAG

Wizualny schemat przepływu danych

Przykładowy schemat logiczny systemu RAG można opisać następująco:

[Zapytanie użytkownika] 
        ↓
[Embedding zapytania] 
        ↓
[Wyszukiwanie wektorowe w bazie wiedzy]
        ↓
[Zbiór trafnych dokumentów]
        ↓
[Połączenie zapytania i kontekstu]
        ↓
[Model generatywny]
        ↓
[Odpowiedź tekstowa]

Ten model działania pozwala systemom RAG dynamicznie korzystać z dużych zasobów danych, zapewniając odpowiedzi lepiej dopasowane do potrzeb użytkownika i bardziej aktualne niż klasyczne modele generatywne.

Przykładowa implementacja systemu RAG

System Retrieval-Augmented Generation (RAG) można zaimplementować w różnych środowiskach technologicznych, korzystając z otwartych bibliotek i narzędzi. Poniżej przedstawiamy uproszczony przykład implementacji systemu RAG z wykorzystaniem popularnych komponentów open source, takich jak Haystack, FAISS oraz Transformery Hugging Face.

Podstawowe składniki implementacji

• Retriever: odpowiada za wyszukiwanie dokumentów pasujących do zapytania użytkownika, np. DenseRetriever oparty na modelu Sentence-BERT.
• Embedding model: model służący do zamiany tekstów na wektory, np. sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2.
• Baza wektorowa: biblioteka FAISS jako szybka wyszukiwarka wektorów.
• Generator odpowiedzi: model językowy, np. facebook/bart-large lub gpt-neo.

Przykład przepływu danych

1. Użytkownik wprowadza zapytanie.
2. Zapytanie zostaje przekształcone w wektor embeddingowy.
3. Wektor zapytania trafia do bazy FAISS, która zwraca najbliższe dokumenty.
4. Wybrane dokumenty zostają przekazane do modelu generatora wraz z oryginalnym zapytaniem.
5. Model językowy generuje końcową odpowiedź na podstawie kontekstu.

Fragment przykładowego kodu

from haystack.nodes import EmbeddingRetriever, TransformersReader
from haystack.document_stores import FAISSDocumentStore

# Inicjalizacja bazy dokumentów
document_store = FAISSDocumentStore(faiss_index_factory_str="Flat")

# Retriever na bazie SentenceTransformers
retriever = EmbeddingRetriever(
    document_store=document_store,
    embedding_model="sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2"
)

# Generatywny czytnik (np. BART lub inny LLM)
reader = TransformersReader(model_name_or_path="facebook/bart-large")

# Pipeline: query -> retriever -> reader
from haystack.pipelines import GenerativeQAPipeline
pipeline = GenerativeQAPipeline(reader=reader, retriever=retriever)

result = pipeline.run(query="Jak działa system RAG?", params={"Retriever": {"top_k": 5}})
print(result["answers"])

Porównanie narzędzi

Taka implementacja pozwala w prosty sposób stworzyć działający system RAG, który można rozwijać i dostosowywać do konkretnych potrzeb – od prostych chatbotów po zaawansowane systemy wyszukiwania semantycznego w dokumentach firmowych.

Wyzwania i możliwości rozwoju systemów RAG

Systemy Retrieval-Augmented Generation (RAG) dynamicznie zyskują na popularności, jednak ich rozwój wiąże się z szeregiem wyzwań technologicznych i koncepcyjnych. W tym kontekście warto przyjrzeć się najważniejszym ograniczeniom, które obecnie napotykają te systemy, a także potencjalnym kierunkom ich dalszego rozwoju.

• Aktualność danych i synchronizacja z bazą wiedzy – systemy RAG polegają na zewnętrznych źródłach informacji. Utrzymanie ich aktualności oraz zapewnienie spójności między retrieverem a bazą wektorową stanowi istotne wyzwanie, szczególnie w dynamicznych domenach wiedzy.
• Jakość i precyzja retrievalu – skuteczność generatora zależy bezpośrednio od jakości odnalezionych dokumentów. Nawet najlepszy model językowy nie będzie w stanie wygenerować trafnej odpowiedzi, jeśli retrieval zwróci nieistotne lub błędne dane. Ulepszanie metryk dopasowania i optymalizacja wyszukiwania staje się kluczowym obszarem badań.
• Skalowalność i wydajność – przetwarzanie dużych zbiorów wiedzy oraz utrzymywanie milionów wektorów wymaga znacznych zasobów obliczeniowych i dobrze zaprojektowanej infrastruktury. Wyzwanie stanowi zapewnienie niskich opóźnień przy jednoczesnym zachowaniu wysokiej jakości odpowiedzi.
• Zarządzanie jakością danych – efektywność RAG silnie zależy od jakości danych źródłowych. Konieczne jest filtrowanie, standaryzacja i wzbogacanie treści, aby uniknąć propagacji nieścisłości czy błędnych informacji.
• Dostosowanie do kontekstu użytkownika – personalizacja odpowiedzi i precyzyjne dopasowanie do intencji użytkownika to kolejny kierunek rozwoju. Wymaga to integracji dodatkowych warstw rozumienia kontekstu i historii interakcji.
• Bezpieczeństwo i kontrola nad generowanymi treściami – systemy RAG mogą przypadkowo wygenerować odpowiedzi zawierające niepożądane lub wrażliwe informacje, szczególnie jeśli treści źródłowe są nieodpowiednio moderowane. Rozwój skutecznych mechanizmów filtrowania i walidacji staje się coraz ważniejszy.

Pomimo tych wyzwań, systemy RAG prezentują ogromny potencjał w zakresie zwiększania dokładności i użyteczności modeli językowych w zadaniach związanych z dostępem do wiedzy. Kierunki rozwoju obejmują m.in. hybrydowe podejścia retrievalowe, automatyczną aktualizację baz danych, integrację z multimodalnymi źródłami informacji oraz lepsze modelowanie intencji użytkownika. Dalsza ewolucja tych technologii może doprowadzić do powstania jeszcze bardziej wszechstronnych i zaufanych systemów wspomagających podejmowanie decyzji.

Podsumowanie i wnioski

Systemy typu RAG (Retrieval-Augmented Generation) stanowią nowoczesne podejście do generowania odpowiedzi z wykorzystaniem zewnętrznych źródeł wiedzy. Łącząc możliwości modeli językowych z mechanizmami wyszukiwania informacji, umożliwiają tworzenie bardziej trafnych, aktualnych i opartych na faktach odpowiedzi.

Kluczową zaletą architektury RAG jest zdolność łączenia generatywnej mocy dużych modeli językowych z efektywnym dostępem do danych zewnętrznych, bez konieczności ich pełnego trenowania na każdej nowej dziedzinie wiedzy. Dzięki temu możliwe jest budowanie systemów bardziej elastycznych i skalowalnych w porównaniu do tradycyjnych modeli statycznych.

RAG znajduje zastosowanie wszędzie tam, gdzie istotne jest dostarczanie wiarygodnych informacji w czasie rzeczywistym – w systemach wspierających wyszukiwanie, chatbotach, asystentach głosowych, a także w narzędziach dla specjalistów, takich jak analitycy danych czy prawnicy.

Pod względem działania systemy te opierają się na ścisłej współpracy komponentów: silnika wyszukiwania (retrievera), mechanizmu osadzania danych (embeddingów), bazy wektorowej oraz generatora odpowiedzi. Ich synergia pozwala na dynamiczne wzbogacenie kontekstu, co w efekcie prowadzi do bardziej precyzyjnych i użytecznych rezultatów.

Rozwój technologii RAG otwiera nowe możliwości w zakresie inteligentnego przetwarzania informacji, przy jednoczesnym zwiększeniu transparentności i kontroli nad źródłami wiedzy wykorzystywanymi przez modele generatywne. Jeśli chcesz poznać więcej takich przykładów, zapraszamy na szkolenia Cognity, gdzie rozwijamy ten temat w praktyce.

Segmentatory i filtry – jak poprawić interaktywność raportów Power BI? 29 grudnia 2025

Excel i Python — jak wykorzystać Python w analizie danych bezpośrednio w Excelu 27 grudnia 2025