RAG позволяет LLM отвечать на основе ваших документов, баз знаний и внутренних систем — без дообучения модели и без передачи данных в облако.
Вместо дообучения модели на миллионах документов RAG динамически находит нужные фрагменты в момент запроса. Документы парсятся, разбиваются на смысловые блоки, превращаются в embeddings и сохраняются в vector store. При вопросе пользователя система подбирает релевантный контекст и передает его в LLM вместе с источниками.
Каждый chunk наследует права доступа из исходной системы. Поиск фильтрует результаты по ACL пользователя, чтобы модель не получила недоступный документ как контекст.
Векторизация может выполняться внутри закрытого контура через локальные embedding-модели. Корпоративные документы не обязаны уходить во внешние API.
Ответы снабжаются ссылками на источники, а качество retrieval можно проверять через eval-наборы, ручной review и метрики покрытия документов.
Можно начать с короткой архитектурной сессии: выбрать первый сценарий, определить данные, модельный маршрут, требования к железу, риски и пилотные метрики.