Retrieval-Augmented Generation (RAG) – co to jest i dlaczego LLM bez RAG to za mało

Wprowadzenie do Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Rozwój dużych modeli językowych (LLM) zrewolucjonizował sposób przetwarzania języka naturalnego. Mimo ich imponującej zdolności do generowania spójnego i przekonującego tekstu, modele te mają istotne ograniczenia – przede wszystkim polegają na statycznej wiedzy, którą przyswoiły w trakcie treningu. To oznacza, że nie mają dostępu do aktualnych lub zewnętrznych informacji, a ich odpowiedzi mogą być niepełne lub przestarzałe.

Retrieval-Augmented Generation (RAG) to podejście, które łączy generatywne możliwości LLM z mechanizmami pozyskiwania informacji ze źródeł zewnętrznych. Dzięki temu model może dynamicznie wyszukiwać i wykorzystywać najbardziej aktualne i adekwatne dane w trakcie generowania odpowiedzi. RAG nie tylko zwiększa trafność odpowiedzi, ale również rozwiązuje problem tzw. hallucination – czyli sytuacji, gdy model wymyśla informacje, które brzmią prawdopodobnie, ale są nieprawdziwe.

Największą zaletą RAG jest jego zdolność do łączenia zalet wyszukiwarek informacji z elastycznością generatywnych modeli językowych. To sprawia, że znajduje zastosowanie wszędzie tam, gdzie potrzebna jest precyzyjna, kontekstowa i aktualna odpowiedź – na przykład w chatbotach wspierających obsługę klienta, systemach wyszukiwania dokumentacji technicznej czy analizie dużych baz wiedzy.

W skrócie, RAG to odpowiedź na ograniczenia klasycznych LLM i krok w stronę bardziej inteligentnych i użytecznych systemów przetwarzania języka naturalnego.

Jak działa RAG – podstawowe pojęcia i mechanizmy

Retrieval-Augmented Generation (RAG) to podejście łączące możliwości dużych modeli językowych (Large Language Models – LLM) z funkcjonalnością systemów wyszukiwania informacji. Celem RAG jest zwiększenie trafności i aktualności generowanych odpowiedzi przez uzyskiwanie dostępu do zewnętrznych źródeł wiedzy w czasie rzeczywistym.

W tradycyjnych modelach LLM odpowiedzi generowane są wyłącznie na podstawie danych, na których model był trenowany. Oznacza to, że ich wiedza jest statyczna i ograniczona do stanu sprzed daty ostatniego treningu. RAG wprowadza kluczową zmianę: przed wygenerowaniem odpowiedzi model wyszukuje informacje w zewnętrznych bazach danych lub dokumentacjach, a następnie wykorzystuje je jako kontekst do stworzenia odpowiedzi.

Proces działania RAG można podzielić na dwa główne etapy:

• Retrieval – czyli wyszukiwanie: system analizuje zapytanie użytkownika i przeszukuje zewnętrzne źródła (np. bazy dokumentów, repozytoria wiedzy, indeksy tekstowe), aby znaleźć najbardziej relewantne fragmenty tekstu.
• Generation – czyli generowanie: znalezione informacje są wprowadzane jako dodatkowy kontekst do modelu językowego, który na ich podstawie udziela odpowiedzi.

Taka kombinacja umożliwia tworzenie bardziej precyzyjnych, aktualnych i kontekstowo dopasowanych odpowiedzi. RAG może być wykorzystywany zarówno w zastosowaniach biznesowych, jak i badawczych, wspierając tworzenie systemów konwersacyjnych, chatbotów eksperckich czy narzędzi do analizy dokumentów. Temat tego artykułu pojawia się w niemal każdej sesji szkoleniowej Cognity – czasem w formie pytania, czasem w formie frustracji.

Różnice między RAG a tradycyjnymi modelami LLM

Retrieval-Augmented Generation (RAG) znacząco różni się od klasycznych dużych modeli językowych (LLM) zarówno pod względem architektury, jak i zastosowania. Główna różnica polega na sposobie, w jaki oba podejścia pozyskują i wykorzystują wiedzę do generowania odpowiedzi.

Standardowe LLM są samowystarczalne w generowaniu języka, ale mają ograniczoną możliwość dostępu do najnowszych informacji. RAG natomiast łączy generatywną moc LLM z precyzją wyszukiwania informacji, takich jak dokumenty, artykuły, czy bazy danych.

Poniżej uproszczony przykład różnicy w działaniu:

# Tradycyjny LLM
input = "Kto jest prezydentem Polski?"
output = model.generate(input)

# RAG
input = "Kto jest prezydentem Polski?"
retrieved_docs = retriever.fetch(input)
output = model.generate(input + retrieved_docs)

Jak widać, klasyczny model opiera się wyłącznie na zakodowanej wiedzy, podczas gdy RAG najpierw pobiera aktualne informacje, a dopiero potem generuje odpowiedź. To podejście otwiera nowe możliwości efektywnego, kontekstowego i aktualnego przetwarzania języka naturalnego. Jeśli chcesz nauczyć się, jak wykorzystać te techniki w praktyce, sprawdź nasz Kurs RAG w praktyce – nowoczesne techniki wydobywania i generowania danych.

Rola integracji z bazami danych i dokumentacją

Jedną z kluczowych zalet podejścia Retrieval-Augmented Generation (RAG) jest możliwość dynamicznego łączenia modelu językowego z zewnętrznymi źródłami wiedzy, takimi jak bazy danych czy dokumentacja techniczna. Dzięki temu systemy oparte na RAG nie są ograniczone wyłącznie do wiedzy zawartej w parametrach wytrenowanego modelu, ale mogą korzystać z aktualnych i kontekstowych danych w czasie rzeczywistym.

Integracja z bazami danych umożliwia tworzenie inteligentnych systemów odpowiadających na pytania na podstawie danych strukturalnych – np. zapytań SQL do relacyjnych baz danych lub wyszukiwań w hurtowniach danych. Z kolei dostęp do dokumentacji (takiej jak przewodniki użytkownika, instrukcje API czy zasoby wewnętrzne firmy) pozwala na generowanie odpowiedzi bardziej precyzyjnych i osadzonych w domenie konkretnego klienta lub zastosowania. W Cognity mamy doświadczenie w pracy z zespołami, które wdrażają to rozwiązanie – dzielimy się tym także w artykule.

Przykładem może być chatbot wspierający klientów, który w zależności od pytania użytkownika przeszukuje dokumentację produktu lub zadaje zapytanie do bazy danych z historią zamówień, a następnie generuje odpowiedź na podstawie znalezionych informacji:

# Pseudokod: integracja RAG z bazą danych
user_query = "Jakie produkty klient X kupił w marcu?"
retrieved_data = run_sql("SELECT * FROM zamówienia WHERE klient='X' AND miesiąc='marzec'")
response = llm.generate_answer(context=retrieved_data, question=user_query)

Dzięki takiej integracji, systemy oparte na RAG mogą nie tylko zrozumieć pytanie, ale również uzyskać i przetworzyć dane, do których klasyczny LLM nie miałby dostępu. To umożliwia budowę aplikacji odpowiadających na pytania w sposób nie tylko językowo poprawny, ale też oparty na faktach i danych aktualnych w danym momencie.

Przykłady zastosowań RAG w praktyce

Retrieval-Augmented Generation (RAG) znajduje zastosowanie wszędzie tam, gdzie kluczowe jest łączenie możliwości dużych modeli językowych (LLM) z aktualną, kontekstową wiedzą pochodzącą z zewnętrznych źródeł. Poniżej przedstawiamy kilka obszarów, w których RAG sprawdza się szczególnie dobrze.

• Wyszukiwanie informacji i asystenci wiedzy: RAG umożliwia tworzenie systemów, które nie tylko generują odpowiedzi, ale też dynamicznie pobierają najbardziej aktualne informacje z baz danych, dokumentacji technicznej czy artykułów naukowych.
• Obsługa klienta i chatboty: Dzięki integracji z bazami wiedzy, chatboty oparte na RAG mogą dostarczać precyzyjne odpowiedzi na podstawie aktualnych procedur firmowych czy bazy zgłoszeń serwisowych.
• Wsparcie w programowaniu: RAG może pobierać fragmenty dokumentacji API, przykłady kodu czy wewnętrzną dokumentację projektową, aby udzielić bardziej kontekstowej pomocy programistom.
• Systemy rekomendacyjne: W środowiskach e-commerce RAG może wykorzystywać dane produktowe i recenzje użytkowników w celu generowania spersonalizowanych rekomendacji lub opisów produktów.
• Zautomatyzowane raportowanie: Modele z mechanizmem RAG potrafią generować raporty na podstawie danych z wielu źródeł jednocześnie, np. zestawień finansowych, raportów sprzedaży i danych rynkowych.

Dla zobrazowania różnic między klasycznym LLM a podejściem RAG, poniższa tabela przedstawia porównanie typowych zastosowań:

RAG umożliwia więc wyjście poza ograniczenia statycznej wiedzy modelu, oferując dynamiczne, kontekstowe wsparcie w zadaniach wymagających precyzji, aktualności i bogatego tła informacyjnego. Jeśli chcesz nauczyć się, jak wykorzystywać te możliwości w praktyce, sprawdź Kurs Praktyczne narzędzia AI: Machine Learning, Deep Learning i RAG dla analityków i nieprogramistów.

Problemy, które RAG rozwiązuje lepiej niż klasyczne LLM

Modele językowe dużej skali (LLM) oferują imponujące możliwości generowania tekstu, jednak mają istotne ograniczenia, które Retrieval-Augmented Generation (RAG) skutecznie niweluje. Dzięki połączeniu generatywnego modelu językowego z mechanizmem wyszukiwania informacji z zewnętrznych źródeł, RAG pozwala sprostać wyzwaniom, z którymi klasyczne LLM sobie nie radzą.

• Ograniczona aktualność wiedzy: LLM są trenowane na określonym zbiorze danych, co oznacza, że ich wiedza jest statyczna i może być nieaktualna. RAG umożliwia dostęp do zewnętrznych źródeł informacji, takich jak bazy danych, dokumentacja czy wyszukiwarki, co pozwala na generowanie odpowiedzi na podstawie aktualnych danych.
• Problemy z halucynacją: Tradycyjne LLM potrafią „halucynować” – tworzyć informacje, które brzmią wiarygodnie, ale są nieprawdziwe. Dzięki mechanizmowi pobierania rzeczywistych dokumentów, RAG znacząco ogranicza to zjawisko, wspierając odpowiedzi konkretnymi źródłami.
• Wydobywanie wiedzy z dużych korpusów danych: LLM mają ograniczenia długości kontekstu i nie potrafią efektywnie przetwarzać dużych objętości dokumentacji w czasie rzeczywistym. RAG umożliwia dynamiczne wyszukiwanie najistotniejszych fragmentów, które są następnie używane do generowania odpowiedzi.
• Brak dostosowania do kontekstu organizacyjnego: W środowiskach korporacyjnych klasyczne LLM nie mają dostępu do wewnętrznych danych firmy. RAG może zostać zintegrowany z prywatnymi repozytoriami wiedzy, umożliwiając generowanie treści kontekstowych, zgodnych z polityką organizacji.
• Skalowalność i personalizacja odpowiedzi: RAG pozwala skalować systemy QA i chatboty w taki sposób, by odpowiadały na pytania użytkowników w oparciu o ich potrzeby, historię interakcji lub konkretne źródła danych, co jest trudne do osiągnięcia przy użyciu samych LLM.

Podsumowując, RAG oferuje skuteczne rozwiązania dla wielu problemów, które ograniczają przydatność klasycznych modeli LLM w zastosowaniach wymagających aktualności, wiarygodności i personalizacji odpowiedzi.

Zalety i ograniczenia podejścia RAG

Retrieval-Augmented Generation (RAG) to podejście, które łączy generatywne możliwości dużych modeli językowych (LLM) z dostępem do zewnętrznych źródeł wiedzy, takich jak bazy danych czy dokumenty. Dzięki temu możliwe jest generowanie odpowiedzi nie tylko na podstawie wbudowanej w model wiedzy, ale także na bazie aktualnych i dynamicznych informacji, co znacząco zwiększa użyteczność systemów opartych na sztucznej inteligencji.

Zalety podejścia RAG obejmują:

• Aktualność informacji: Możliwość dostępu do najnowszych danych, które nie są zawarte w statycznym zbiorze uczącym modelu.
• Lepsze dopasowanie kontekstu: RAG umożliwia uwzględnienie specyficznych dokumentów lub baz danych, co pozwala na generowanie bardziej trafnych i precyzyjnych odpowiedzi.
• Zwiększona przejrzystość: Poprzez wskazanie źródeł, z których pochodzi informacja, użytkownik może łatwiej zweryfikować poprawność odpowiedzi.
• Zmniejszenie halucynacji: Dzięki sięganiu po konkretne dane, model jest mniej skłonny do „wymyślania” informacji.

Ograniczenia RAG to m.in.:

• Wydajność i złożoność: Integracja funkcji wyszukiwania może zwiększać czas odpowiedzi oraz wymagać dodatkowych zasobów obliczeniowych.
• Jakość wyszukiwania: Skuteczność RAG zależy od jakości systemu retrieval – jeśli wyszukiwanie zwróci niewłaściwe informacje, wynikowa odpowiedź również będzie nieadekwatna.
• Zarządzanie danymi: Wymaga utrzymania i aktualizacji zbiorów dokumentów, co może być kosztowne i czasochłonne.
• Problemy z prywatnością: W niektórych zastosowaniach istotne może być kontrolowanie dostępu do danych, co komplikuje architekturę rozwiązania.

RAG stanowi potężne narzędzie do wspierania systemów LLM, jednak jego skuteczność zależy od wielu czynników związanych zarówno z jakością danych, jak i architekturą technologiczną całego rozwiązania.

Podsumowanie i przyszłość RAG

Retrieval-Augmented Generation (RAG) to przełomowe podejście w dziedzinie modeli językowych, które łączy generatywne możliwości dużych modeli językowych (LLM) z dostępem do zewnętrznych źródeł wiedzy. W ten sposób RAG pozwala na generowanie bardziej aktualnych, precyzyjnych i kontekstowo trafnych odpowiedzi niż modele działające wyłącznie na bazie wiedzy zapamiętanej podczas treningu.

Kluczową różnicą między RAG a tradycyjnym LLM jest możliwość dynamicznego pozyskiwania informacji w czasie rzeczywistym – zamiast polegać wyłącznie na statycznie wytrenowanej wiedzy, system może wyszukiwać i uwzględniać dane z zewnętrznych baz dokumentów, serwisów wiedzy czy zasobów firmowych.

To podejście znajduje już zastosowanie w wielu dziedzinach, takich jak obsługa klienta, wyspecjalizowane systemy pomocy technicznej, analiza dokumentów czy wyszukiwanie informacji w czasie rzeczywistym. RAG doskonale nadaje się do środowisk, w których dane szybko się zmieniają lub są zbyt obszerne, by zmieścić się w standardowym kontekście modelu językowego.

Patrząc w przyszłość, można oczekiwać dalszego rozwoju tej technologii – zarówno pod względem skalowalności, jak i integracji z coraz bardziej złożonymi bazami wiedzy. W połączeniu z rosnącymi możliwościami LLM, podejście RAG stanowi fundament nowej generacji inteligentnych systemów wspomagania decyzji i interakcji człowiek-maszyna. Na zakończenie – w Cognity wierzymy, że wiedza najlepiej działa wtedy, gdy jest osadzona w codziennej pracy. Dlatego szkolimy praktycznie.

Excel w praktyce biznesowej – trendy raportowania w 2025 roku 28 grudnia 2025

Copilot w Teams – jak AI wspiera spotkania i komunikację zespołów 26 grudnia 2025