RAG w praktyce: AI która odpowiada na Twoje dokumenty

Jeśli chcesz, żeby AI odpowiadało na podstawie Twoich plików (PDF, regulaminy, instrukcje, procedury, notatki, baza wiedzy), a nie „z głowy”, to potrzebujesz podejścia typu RAG (Retrieval-Augmented Generation). To technika, w której model najpierw wyszukuje właściwe fragmenty źródeł, a dopiero potem buduje odpowiedź w oparciu o te dane. W praktyce to jedna z najlepszych metod na redukcję zmyśleń i podniesienie jakości odpowiedzi w firmowych zastosowaniach. :contentReference[oaicite:0]{index=0}

Spis treści

1) Co to jest RAG i kiedy ma sens

RAG łączy dwa światy: wyszukiwanie semantyczne (retrieval) oraz generowanie odpowiedzi (LLM). Zamiast upychać całe dokumenty w prompt, system przechowuje je w formie „pamięci” (np. wektorowej) i dociąga tylko najbardziej pasujące fragmenty do konkretnego pytania. :contentReference[oaicite:1]{index=1}

RAG ma największy sens, gdy:

  • Masz własne źródła: dokumenty, procedury, notatki, helpdesk, wiki, repozytoria.
  • Wymagasz faktów i cytowalności (compliance, prawo, finanse, medycyna, HR).
  • Treści często się zmieniają i model „z pamięci” byłby nieaktualny.

RAG może nie mieć sensu, gdy odpowiedź nie zależy od Twoich danych (np. czysta kreatywność) albo gdy masz bardzo mało treści (wtedy wystarczy dobrze przygotowany prompt).

2) Architektura RAG w 6 krokach

Krok 1: Zbierz dane i ujednolić format

  • PDF → tekst + zachowanie nagłówków i numerów stron.
  • HTML/WWW → czysty tekst (bez menu/stopki), zachowaj tytuły sekcji.
  • Notatki/Docs → rozpoznaj sekcje (H2/H3), bo to potem pomaga w chunkingu.

Krok 2: Chunking (dzielenie na fragmenty)

Systemy retrieval (także te wbudowane w narzędzia typu „knowledge”) zazwyczaj tną dokument na mniejsze bloki, robią embeddingi i trzymają je w wektorowej pamięci. :contentReference[oaicite:2]{index=2}

Krok 3: Embeddingi + magazyn (vector store)

Każdy fragment zamieniasz na wektor (embedding), a potem przechowujesz w indeksie wektorowym, by szybko znaleźć semantycznie podobne treści do pytania. :contentReference[oaicite:3]{index=3}

Krok 4: Retrieval (wyszukiwanie top-k)

Dla zapytania użytkownika liczysz embedding i pobierasz np. top-5/top-10 najbardziej podobnych fragmentów.

Krok 5: Grounding (uziemianie odpowiedzi źródłami)

W systemach produkcyjnych warto „uziemiać” odpowiedź w danych źródłowych (np. dołączać cytaty/odwołania). Google opisuje grounding jako technikę zwiększania wiarygodności przez podpinanie odpowiedzi do weryfikowalnych źródeł (często właśnie przez RAG). :contentReference[oaicite:4]{index=4}

Krok 6: Generowanie odpowiedzi + cytaty

Model dostaje: pytanie + wybrane fragmenty + instrukcje formatu (np. „podaj odpowiedź i cytuj źródła”).

3) Chunking: jak ciąć dokumenty, żeby to działało

Chunking to zwykle największy „ukryty” wpływ na jakość RAG. Zasady praktyczne:

  • Tnij po strukturze: nagłówki, akapity, listy, sekcje. Nie tnij w połowie zdania.
  • Dodaj overlap (nakładkę): np. 10–20% treści z poprzedniego fragmentu, żeby nie urwać definicji.
  • Doklej metadane: tytuł dokumentu, sekcja, numer strony, data wersji. To potem ułatwia cytowanie i filtrowanie.
  • PDF-y z tabelami i obrazami: rozważ wariant RAG z obsługą wizji, bo klasyczny tekstowy bywa ślepy na wykresy/tabele. :contentReference[oaicite:5]{index=5}

4) Retrieval: top-k, re-ranking i „grounding”

Najprostsze ustawienia (top-k po podobieństwie) działają zaskakująco dobrze, ale w „produkcie” warto dołożyć:

  • Filtry: np. tylko dokumenty z danej kategorii lub wersji.
  • Re-ranking: drugi krok, który sortuje top-k po trafności (często daje duży boost jakości).
  • Grounding check: ocena, czy odpowiedź faktycznie jest oparta o dostarczone źródła. Google wprost opisuje weryfikację uziemienia w RAG. :contentReference[oaicite:6]{index=6}

Jeśli budujesz to na gotowych usługach, Google ma dedykowane ścieżki do RAG i grounding na Vertex AI. :contentReference[oaicite:7]{index=7}

5) Prompt pod RAG: gotowy szablon (kopiuj-wklej)

ROLA:
Jesteś asystentem merytorycznym. Odpowiadasz WYŁĄCZNIE na podstawie dostarczonych fragmentów źródeł.

ZASADY:
- Jeśli w źródłach nie ma odpowiedzi, napisz: "Brak danych w dostarczonych materiałach."
- Cytuj źródła w formacie: [Dokument | Sekcja | Strona], po każdym kluczowym twierdzeniu.
- Nie zgaduj, nie dopowiadaj.

PYTANIE UŻYTKOWNIKA:
{{question}}

FRAGMENTY ŹRÓDŁOWE:
{{retrieved_chunks}}

FORMAT WYJŚCIA:
1) Odpowiedź (z cytatami)
2) Lista użytych fragmentów (ID/tytuł/strona)
3) Co jest niepewne / czego brakuje (jeśli dotyczy)

Ten styl jest zgodny z „produkcyjną” ideą RAG: retrieval + odpowiedź oparta o kontekst + jasne reguły, co robić, gdy dane są niepełne. :contentReference[oaicite:8]{index=8}

6) Kontrola jakości: testy, metryki, regresje

Jeśli chcesz, żeby RAG nie psuł się po tygodniu, potrzebujesz minimalnej higieny jakości:

  • Zestaw pytań testowych (20–50) + oczekiwane źródła.
  • Metryki: trafność retrieval (czy dociąga właściwe fragmenty), „groundedness” (czy odpowiedź jest oparta o źródła), odsetek „Brak danych” (czy nie jest zbyt wysoki).
  • Regresje: po zmianie chunkingu/embeddingów/re-rankingu uruchamiasz testy i porównujesz wyniki.

NVIDIA publikuje praktyczne wskazówki dotyczące strojenia ustawień RAG pod dokładność vs wydajność (to się przydaje przy optymalizacji kosztów i latency). :contentReference[oaicite:9]{index=9}

7) Najczęstsze błędy (i szybkie naprawy)

  • Błąd: złe chunkowanie (za długie / za krótkie) → Naprawa: tnij po strukturze + overlap, dodaj metadane.
  • Błąd: model „tworzy” odpowiedź mimo braku danych → Naprawa: reguła „Brak danych” + cytowanie po każdym twierdzeniu.
  • Błąd: retrieval dociąga „prawie pasujące” fragmenty → Naprawa: re-ranking + filtrowanie po metadanych.
  • Błąd: koszty rosną → Naprawa: cache kontekstu / caching (tam gdzie dostępne) i ograniczenie top-k. :contentReference[oaicite:10]{index=10}

FAQ

Czy RAG to to samo co fine-tuning?

Nie. Fine-tuning zmienia zachowanie modelu, a RAG dostarcza mu aktualne dane w kontekście. RAG jest zwykle szybszy, tańszy i łatwiejszy do aktualizacji (wymieniasz dokumenty, nie trenujesz modelu).

Jak zmniejszyć halucynacje w RAG?

Wymuś cytowanie źródeł, dodaj regułę „Brak danych”, wprowadź grounding check i testy regresyjne. Grounding jest wprost opisywany jako metoda łączenia odpowiedzi z weryfikowalnymi źródłami. :contentReference[oaicite:11]{index=11}

Od czego zależy jakość RAG najbardziej?

Najczęściej od chunkingu, jakości embeddingów oraz re-rankingu (czyli od tego, czy model dostaje właściwe fragmenty). Microsoft podkreśla wagę doboru modelu embeddingów i jego dopasowania do danych. :contentReference[oaicite:12]{index=12}