RAG a Copilot: jak łączyć dużego językowego modela z własną bazą wiedzy

Wprowadzenie do Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Retrieval-Augmented Generation (RAG) to podejście, które łączy możliwości dużych modeli językowych (LLM) z dostępem do zewnętrznych źródeł wiedzy, takich jak bazy danych, dokumenty firmowe czy systemy zarządzania treścią. W przeciwieństwie do standardowych modeli, które opierają się wyłącznie na wiedzy utrwalonej w czasie trenowania, RAG umożliwia dynamiczne pobieranie informacji w czasie rzeczywistym, co znacząco zwiększa aktualność i precyzję generowanych odpowiedzi.

Tradycyjne modele językowe potrafią generować teksty o wysokiej jakości, jednak ich wiedza jest statyczna i ograniczona do danych dostępnych w momencie trenowania. RAG rozszerza te możliwości, integrując mechanizmy wyszukiwania informacji (retrieval) z procesem generowania odpowiedzi (generation). Dzięki temu użytkownik może uzyskać odpowiedzi bazujące na najnowszych dokumentach, specyficznych danych organizacyjnych czy też zawartości lokalnych repozytoriów, które nie były częścią zbiorów uczących model.

W praktyce oznacza to, że zamiast polegać wyłącznie na "pamięci" modelu, RAG aktywnie wyszukuje odpowiednie treści w zewnętrznych źródłach, a następnie wykorzystuje je do wygenerowania odpowiedzi. Przykładowo, jeżeli użytkownik zapyta o wewnętrzną procedurę firmy lub niedawno opublikowaną specyfikację techniczną, system oparty o RAG będzie mógł sięgnąć do odpowiednich dokumentów firmowych i na ich podstawie udzielić precyzyjnej odpowiedzi.

Technologia RAG znajduje zastosowanie wszędzie tam, gdzie potrzebne jest połączenie możliwości generacyjnych LLM z aktualną i kontekstową wiedzą. Może to obejmować między innymi asystentów korporacyjnych, systemy wsparcia klientów, analizę dokumentacji technicznej czy nawet wspomaganie procesów decyzyjnych w organizacjach.

W kolejnych częściach przyjrzymy się bardziej szczegółowo, jak działa mechanizm RAG, jak można go zintegrować z istniejącymi narzędziami takimi jak Microsoft Copilot oraz jakie korzyści i wyzwania niesie za sobą jego wdrożenie.

Jak działa mechanizm RAG – aspekty techniczne

Retrieval-Augmented Generation (RAG) to podejście, które łączy możliwości dużych modeli językowych (LLM) z mechanizmami wyszukiwania informacji w zewnętrznych źródłach danych. W przeciwieństwie do klasycznego działania LLM, które opiera się wyłącznie na wiedzy zakodowanej w parametrach modelu, RAG wzbogaca proces generowania odpowiedzi o aktualne lub specyficzne informacje pobierane na żywo z zewnętrznych źródeł, takich jak dokumenty firmowe, bazy danych czy inne repozytoria wiedzy.

Mechanizm RAG składa się z dwóch głównych etapów: wyszukiwania (retrieval) i generowania (generation). W pierwszym kroku, system analizuje zapytanie użytkownika i wykorzystuje wyszukiwarkę (np. opartą na wektorach) do znalezienia najbardziej trafnych dokumentów z określonego zbioru danych. Następnie te dokumenty są przekazywane jako kontekst do dużego modelu językowego, który generuje odpowiedź, uwzględniając dostarczoną wiedzę.

Architektura RAG różni się od klasycznych chatbotów tym, że nie polega tylko na statycznej wiedzy wytrenowanej w modelu. Dzięki temu jest bardziej dynamiczna i może być dostosowana do konkretnych domen – np. prawa, medycyny czy dokumentacji technicznej – bez potrzeby ponownego trenowania modelu.

W praktyce możliwe jest wykorzystanie różnych komponentów do budowy RAG, takich jak:

• wektorowe bazy danych (np. FAISS, Pinecone, Qdrant) do przechowywania zakodowanych reprezentacji dokumentów,
• embeddingi (np. OpenAI, Hugging Face Transformers) do przekształcania tekstu w przestrzeń wektorową,
• mechanizmy wyszukiwania semantycznego, które dopasowują treść dokumentów do zapytań użytkownika,
• model generujący (np. GPT, LLaMA), który tworzy odpowiedzi na podstawie kontekstu.

Rezultatem działania RAG jest bardziej trafna, aktualna i kontekstowa odpowiedź, której jakość wynika nie tylko z umiejętności samego modelu, ale także z trafności wyszukanych informacji. To podejście szczególnie dobrze sprawdza się w rozwiązaniach wymagających precyzyjnego odwołania do danych źródłowych – np. w systemach wspierających pracowników, asystentach biznesowych czy chatbotach technicznych.

Integracja RAG z Microsoft Copilot

Integracja Retrieval-Augmented Generation (RAG) z Microsoft Copilot otwiera nowe możliwości dla organizacji, które chcą wzbogacić działanie dużych modeli językowych (LLM) o dostęp do własnych zasobów wiedzy. Copilot, będący interfejsem AI wbudowanym w pakiet Microsoft 365 i inne produkty ekosystemu Microsoft, umożliwia użytkownikom interakcje z modelami AI w sposób kontekstowy i produktywny. Z kolei RAG pozwala na dynamiczne rozszerzanie odpowiedzi modelu o aktualne i precyzyjne dane z zewnętrznych źródeł wiedzy, takich jak bazy dokumentów, systemy CRM czy wewnętrzne portale intranetowe.

Główna różnica między klasycznym użyciem Microsoft Copilot a jego rozszerzeniem o mechanizm RAG leży w sposobie dostępu do wiedzy:

Technicznie rzecz biorąc, integracja RAG z Copilotem najczęściej odbywa się poprzez wykorzystanie Azure OpenAI Service oraz usług indeksujących, takich jak Azure Cognitive Search. Proces ten może obejmować następujące kroki:

• Stworzenie indeksu dokumentów i danych organizacyjnych, np. z SharePoint lub OneDrive.
• Podłączenie tego indeksu do usługi LLM poprzez warstwę wyszukiwania semantycznego.
• Wysyłanie zapytań użytkownika do systemu RAG, który najpierw wyszukuje odpowiednie dokumenty, a następnie przekazuje je do modelu językowego.

Przykładowy schemat zapytania może wyglądać następująco:

def get_augmented_answer(user_query):
    context = search_documents(user_query)  # np. Azure Cognitive Search
    prompt = f"Context: {context}\n\nQuestion: {user_query}"
    return openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-4",
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
    )

Copilot zintegrowany z RAG staje się w ten sposób nie tylko narzędziem wspierającym produktywność, ale również inteligentnym interfejsem do wiedzy organizacyjnej, umożliwiającym szybkie, trafne i kontekstowe odpowiedzi. Jeśli chcesz nauczyć się, jak w praktyce projektować takie rozwiązania i efektywnie wykorzystywać AI w swojej organizacji, warto zapoznać się z Kursem AI Sztuczna inteligencja i GPT w praktyce. Prompt Engineering.

Korzyści z łączenia LLM z lokalnymi bazami wiedzy

Połączenie dużego językowego modelu (LLM) z lokalnymi zasobami wiedzy, za pośrednictwem podejścia Retrieval-Augmented Generation (RAG), otwiera nowe możliwości dla organizacji. Dzięki temu modele językowe stają się bardziej użyteczne, precyzyjne i dostosowane do kontekstu konkretnej firmy czy branży. Poniżej przedstawiamy kluczowe korzyści takiej integracji.

• Dostęp do aktualnych i specyficznych informacji – LLM, choć potrafią generować imponująco trafne odpowiedzi, bazują na danych historycznych zawartych w ich treningu. Połączenie z firmową bazą wiedzy pozwala na wykorzystanie najświeższych i kontekstualnych danych, które są niedostępne w samym modelu.
• Zwiększona dokładność odpowiedzi – Dzięki mechanizmowi wyszukiwania informacji z zewnętrznych źródeł, odpowiedzi generowane przez model stają się bardziej precyzyjne i zgodne z rzeczywistością danej organizacji.
• Personalizacja wyników – Integracja z lokalną bazą wiedzy umożliwia dostosowanie generowanych treści pod konkretne potrzeby użytkowników wewnętrznych, np. pracowników działu sprzedaży, HR czy IT.
• Usprawnienie wyszukiwania informacji – Tradycyjne wyszukiwarki w firmach często zawodzą, gdy potrzebna jest odpowiedź kontekstowa. LLM w połączeniu z RAG mogą odpowiadać na pytania naturalnym językiem i przywoływać konkretne, trafne dane źródłowe.
• Redukcja halucynacji – Modele językowe mają tendencję do "halucynowania", czyli generowania logicznie poprawnych, lecz nieprawdziwych informacji. RAG ogranicza ten problem, weryfikując odpowiedzi na podstawie rzetelnych źródeł.

Poniższa tabela ilustruje podstawowe różnice między standardowym użyciem LLM a podejściem RAG wspartym lokalną bazą wiedzy:

W prostym przykładzie, zapytanie wysłane do modelu może wyglądać następująco:

query = "Jakie są zasady polityki urlopowej w mojej firmie?"
results = vector_store.search(query)
contextual_answer = llm.generate_answer(query=query, context=results)

Dzięki mechanizmowi RAG, model nie zgaduje – on odwołuje się do konkretnych dokumentów, np. wewnętrznego regulaminu HR, które wcześniej zostały przetworzone i zapisane w indeksie wektorowym.

Przykłady zastosowań RAG w organizacjach

Technika Retrieval-Augmented Generation (RAG) znajduje zastosowanie w wielu branżach, umożliwiając organizacjom korzystanie z mocy dużych modeli językowych (LLM) przy jednoczesnym zachowaniu dostępu do własnych, często zastrzeżonych zbiorów danych. Poniżej przedstawiamy wybrane przykłady zastosowań RAG w środowiskach korporacyjnych, instytucjonalnych i edukacyjnych.

• Obsługa klienta i helpdesk: RAG umożliwia chatbotom i wirtualnym asystentom dostęp do aktualnej dokumentacji produktowej, bazy zgłoszeń i FAQ, co pozwala na generowanie precyzyjnych, kontekstowych odpowiedzi na zapytania klientów.
• Wewnętrzne wyszukiwanie wiedzy: Pracownicy działów prawnych, HR czy finansowych mogą zadawać pytania w języku naturalnym, a system RAG przeszukuje odpowiednie regulaminy, polityki firmy czy dokumenty kadrowe, generując pomocne podsumowania.
• Wsparcie decyzji w obszarze R&D: Firmy technologiczne integrują RAG z repozytoriami badań, patentami lub notatkami z eksperymentów, aby przyspieszyć analizę danych i eksplorację wiedzy.
• Szkolenia i onboarding: Nowi pracownicy mogą korzystać z inteligentnych asystentów szkoleniowych, którzy odpowiadają na pytania w oparciu o materiały edukacyjne, podręczniki operacyjne i dokumentację firmową.
• Branża medyczna: RAG wspiera lekarzy i badaczy, dostarczając syntetyczne odpowiedzi oparte na literaturze medycznej, protokołach klinicznych lub danych pacjentów (z zachowaniem anonimizacji i zasad prywatności).

Poniżej przykładowy fragment kodu integrujący model językowy z lokalnym źródłem danych przy użyciu podejścia RAG:

from transformers import pipeline
from langchain.vectorstores import FAISS
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings

# Ładowanie lokalnej bazy wektorowej
vector_store = FAISS.load_local("dokumentacja_firmowa", OpenAIEmbeddings())

# Zapytanie użytkownika
query = "Jakie są zasady przyznawania urlopu okolicznościowego?"

# Pobranie dokumentów i generacja odpowiedzi
retrieved_docs = vector_store.similarity_search(query)
rag_pipeline = pipeline("text2text-generation", model="facebook/rag-token-base")
response = rag_pipeline(" ".join([doc.page_content for doc in retrieved_docs]))
print(response[0]['generated_text'])

RAG umożliwia więc elastyczne dostosowanie możliwości LLM do kontekstu konkretnej organizacji, zwiększając trafność odpowiedzi i efektywność pracy zespołów. Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o praktycznych aspektach wdrażania tej technologii w biznesie, sprawdź Kurs Copilot – wykorzystanie sztucznej inteligencji do automatyzacji i optymalizacji procesów.

Bezpieczeństwo i prywatność danych w kontekście RAG

Wykorzystanie Retrieval-Augmented Generation (RAG) w środowiskach korporacyjnych i wrażliwych niesie za sobą szereg wyzwań związanych z bezpieczeństwem i prywatnością danych. Kluczowym aspektem tej technologii jest to, że łączy ona możliwości dużych modeli językowych (LLM) z lokalnymi lub zewnętrznymi bazami wiedzy, co rodzi potrzebę odpowiedniego zarządzania dostępem, przechowywaniem oraz przetwarzaniem informacji.

Główne zagrożenia i środki zaradcze

• Wycieki danych poufnych: Model LLM może przypadkowo wygenerować treści oparte na danych wrażliwych, jeśli nie są one odpowiednio filtrowane lub kontrolowane. Konieczne jest wdrożenie tzw. data redaction oraz polityk anonimizacji.
• Nieautoryzowany dostęp: Integracja RAG z wewnętrznymi bazami wiedzy wymaga wdrożenia silnych mechanizmów autoryzacji i uwierzytelniania użytkowników, m.in. mechanizmów RBAC (ang. Role-Based Access Control).
• Brak audytu i logowania: Bez skutecznego monitoringu zapytań i odpowiedzi trudniej zidentyfikować potencjalne nadużycia. Należy wdrożyć mechanizmy logowania zapytań do systemu RAG oraz ich przetwarzania.

Porównanie architektur pod kątem prywatności

Przykładowe zabezpieczenie danych wejściowych

W celu ochrony danych przed ujawnieniem przez LLM, można zastosować filtr wstępny oczyszczający treść przesyłaną do modelu:

import re

def redact_sensitive_info(text):
    # Ukrycie adresów e-mail i numerów PESEL
    text = re.sub(r"[\w.-]+@[\w.-]+", "[EMAIL REDACTED]", text)
    text = re.sub(r"\b\d{11}\b", "[PESEL REDACTED]", text)
    return text

user_query = "Proszę podsumować dane klienta: jan.kowalski@firma.pl, PESEL: 90010112345"
filtered_query = redact_sensitive_info(user_query)

Wdrożenie takich mechanizmów to pierwszy krok do zapewnienia odpowiedniego poziomu prywatności w systemach wykorzystujących RAG.

Rola zgodności z przepisami

Skuteczność i legalność wykorzystania RAG w organizacjach musi być zgodna z obowiązującymi regulacjami, takimi jak RODO (GDPR), HIPAA czy ISO/IEC 27001. W praktyce oznacza to konieczność:

• Prowadzenia rejestru przetwarzania danych przez model
• Zapewnienia możliwości usunięcia danych użytkownika (tzw. „right to be forgotten”)
• Ograniczenia zakresu danych wykorzystywanych przez model do minimum niezbędnego

Bezpieczeństwo i prywatność w kontekście RAG to nie tylko kwestia technologii, ale również polityki organizacyjnej, zgodności z przepisami oraz ciągłego monitorowania i aktualizacji ryzyk.

Wyzwania i ograniczenia technologii RAG

Retrieval-Augmented Generation (RAG) to potężne podejście łączące możliwości dużych modeli językowych (LLM) z dynamicznym dostępem do zewnętrznych źródeł wiedzy. Choć koncepcja ta otwiera nowe możliwości w zakresie generowania odpowiedzi opartych na aktualnych i kontekstowych danych, towarzyszy jej szereg wyzwań i ograniczeń technologicznych, które warto rozważyć przed wdrożeniem.

• Zależność od jakości danych źródłowych: Skuteczność modelu RAG zależy w dużej mierze od jakości, struktury i aktualności danych dostępnych w repozytorium wiedzy. Dane niekompletne, niespójne lub nieprawidłowo sformatowane mogą prowadzić do błędnych lub nieprecyzyjnych odpowiedzi.
• Wydajność i opóźnienia: Proces pobierania danych w czasie rzeczywistym (retrieval) oraz ich późniejsze przetwarzanie przez model językowy generują dodatkowe obciążenie obliczeniowe. W środowiskach o dużej skali może to skutkować opóźnieniami w odpowiedziach lub zwiększonym zapotrzebowaniem na zasoby.
• Trudności w ocenie trafności odpowiedzi: Ponieważ odpowiedzi generowane przez RAG są połączeniem danych z różnych źródeł i modelu językowego, trudniej jest jednoznacznie ocenić ich poprawność, zwłaszcza w przypadkach, kiedy źródła zawierają rozbieżne informacje.
• Złożoność integracji i utrzymania: Budowa kompletnego pipeline’u RAG wymaga integracji wielu komponentów: wyszukiwarki wektorowej, narzędzi do przygotowania danych, modelu językowego oraz mechanizmów kontrolujących kontekst. Utrzymanie takiego ekosystemu może wymagać zaawansowanej wiedzy technicznej.
• Problemy z kontekstem i długością odpowiedzi: Modele językowe mają ograniczenia w długości promptów, co oznacza, że nie zawsze cała istotna treść z repozytorium wiedzy może zostać uwzględniona w odpowiedzi. Może to prowadzić do pominięć lub uproszczeń.
• Ryzyko halucynacji: Pomimo dostępu do zewnętrznych danych, modele wciąż mogą generować tzw. „halucynacje” — pozornie logiczne, ale nieprawdziwe informacje, szczególnie jeśli dane źródłowe są niepełne lub niepowiązane tematycznie z zapytaniem.
• Zagadnienia prawne i licencyjne: Wykorzystanie określonych zbiorów danych jako źródeł wiedzy może rodzić pytania o zgodność z prawem autorskim, licencjami oraz zasadami przechowywania i udostępniania informacji.

Choć RAG dostarcza nowoczesnych rozwiązań w zakresie wzbogacania odpowiedzi generowanych przez LLM, skuteczne wykorzystanie tej technologii wymaga nie tylko odpowiedniego przygotowania danych, ale również zrozumienia jej ograniczeń oraz potencjalnych ryzyk.

Przyszłość RAG i jego wpływ na rozwój sztucznej inteligencji w biznesie

Retrieval-Augmented Generation (RAG) to podejście, które dynamicznie zmienia sposób, w jaki korzystamy z dużych modeli językowych (LLM) w środowiskach biznesowych. W przeciwieństwie do tradycyjnych modeli, które opierają się wyłącznie na danych, na których zostały wytrenowane, RAG pozwala modelowi językowemu na dynamiczne sięganie do zewnętrznych źródeł wiedzy w czasie rzeczywistym. Dzięki temu możliwe jest tworzenie bardziej precyzyjnych, aktualnych i kontekstowo trafnych odpowiedzi, co otwiera nowe możliwości w zakresie automatyzacji wiedzy i obsługi procesów biznesowych.

W perspektywie najbliższych lat technologia RAG będzie odgrywać kluczową rolę w przekształcaniu cyfrowych ekosystemów przedsiębiorstw. Integracja z dynamicznymi bazami wiedzy, dokumentacją techniczną, systemami CRM czy repozytoriami danych sprawi, że sztuczna inteligencja stanie się nie tylko narzędziem wspierającym, ale też aktywnym uczestnikiem procesów decyzyjnych i analitycznych.

Wpływ RAG na rozwój AI w biznesie można rozpatrywać w kilku głównych kierunkach:

• Personalizacja wiedzy: RAG umożliwi tworzenie rozwiązań dostosowanych do unikalnych zasobów informacyjnych każdej organizacji.
• Aktualność informacji: Dzięki bieżącemu dostępowi do źródeł zewnętrznych, LLM może reagować na zmieniające się warunki rynkowe i wewnętrzne.
• Efektywność operacyjna: Automatyzacja odpowiedzi na pytania pracowników, klientów czy partnerów skróci czas reakcji i odciąży zespoły wsparcia.
• Nowe modele interakcji: Użytkownicy będą mogli korzystać z bardziej naturalnych, konwersacyjnych interfejsów opartych na danych pochodzących z wewnętrznych źródeł firmy.

W dłuższej perspektywie RAG będzie fundamentem dla inteligentnych agentów, którzy będą w stanie nie tylko odpowiadać na pytania, lecz także podejmować inicjatywę – rekomendować działania, wykrywać anomalie czy automatyzować skomplikowane procesy biznesowe. Wszystko to przy zachowaniu pełnej kontroli nad jakością i źródłem wiedzy, z jakiej korzystają.

Microsoft Excel – przypomnienie 19 października 2025

Najczęstsze błędy przy wdrażaniu Jira i jak ich uniknąć 17 października 2025