Урок 7 із 7
RAG у роботі
4 хв читання
У тебе є ембединги, фрагменти, пошук і векторна база даних. То яка одна ідея тримає все це докупи?
Що ти тепер маєш
За кілька коротких уроків у тебе тепер увесь пошуковий стек — не магія від постачальника, а кроки, які можна зрозуміти й налаштувати на будь-якій системі «спілкування з даними», що потрапить тобі на стіл.
- —RAG — знайти релевантні уривки, а потім згенерувати відповідь, обґрунтовану ними.
- —Ембединги — текст як точки в просторі, де близькість означає близький зміст.
- —Конвеєр — розбити → вкласти → дістати top-k → згенерувати.
- —Векторні бази даних — зберігають ембединги й швидко знаходять найближчих сусідів, з фільтрами за метаданими.
- —Семантичний проти гібридного, RAG проти донавчання — добери інструмент до задачі: зміст плюс ключові слова, знання проти поведінки.
Один принцип, який варто зберегти
Якщо запам'ятати одне: обґрунтуй відповідь. Усе в RAG служить одній меті — поставити перед моделлю правильні уривки, щоб вона відповідала з реальних джерел, а не з розмитої пам'яті. Якість пошуку — це вся гра, а генератор вартий рівно того, що ти йому подаєш.
Коли відповідь RAG неправильна, спершу дебаж пошук. У дев'яти випадках із десяти модель відповіла нормально — просто фрагменти були погані чи їх бракувало. Виправ те, чим її годують, перш ніж чіпати промпт.
Відповідь RAG прийшла неправильна. За головним принципом цього курсу — куди глянути насамперед?
Продовжити в застосунку
Пройди весь курс «RAG і пошук» — з відстеженням
Отримай персональний план, прогрес і стріки в застосунку — цей урок і кожен наступний, по порядку.