A RAG, teljes nevén retrieval-augmented generation, arra tanítja a nagy nyelvi modelleket (LLM-eket), hogy a saját paramétereikben tárolt „emlékezeten” túl friss, külső forrásokból is kérdezzenek le tudást, majd erre támaszkodva adjanak választ. Ettől a kimenet pontosabb, kontextusérzékenyebb és költséghatékonyabb, mert a tudás a dokumentumokban frissül, nem a modellben.
Miért fontos a RAG az LLM-eknél?
Az LLM-ek erősek mintagenerálásban, de alapból nem férnek hozzá az éppen aktuális, vállalatspecifikus vagy zárt adatokhoz. A RAG ezt pótolja: az alkalmazás előbb releváns szövegrészleteket keres egy indexelt tudásbázisból, majd ezeket a találatokat a modell elé teszi, hogy a válasz ezekre alapozva szülessen meg. Így a kimenet tipikusan pontosabb és következetesebb, ráadásul auditálhatóbb is, mert megmondható, mely dokumentumok adták a háttérinformációt. Üzemeltetési oldalról a megközelítés skálázható és jól illeszthető iparági feladatokhoz az ügyféltámogatástól a kutatási asszisztenciáig.
A RAG gondolata a nem paraméteres, lekérhető „memória” és a generatív modell kombinációja. A korai mérföldkő az volt, amikor megmutatták, hogy tudásintenzív feladatokban jelentősen javítható a teljesítmény, ha a modell nem csak „emlékezetből” válaszol, hanem frissen visszakeresett bekezdésekre támaszkodik. Ezt követték az olyan minták, mint a ReAct (gondolkodás és cselekvés láncolása külső eszközökkel), a HyDE (hipotetikus dokumentumokkal támogatott keresés), vagy a Self-RAG (adaptív lekérés és lépésenkénti önellenőrzés). A közös cél: a lekérés legyen akkor és annyit, amennyit a feladat megkíván, és a generálás valóban a legjobb elérhető bizonyítékokra épüljön.
Itt van néhány példa, ahol már aktívan használnak valamilyen RAG rendszert.
Microsoft 365 Copilot (vállalati tudás + irodai appok)
A Copilot a Microsoft Graphból (Outlook, Teams, SharePoint, OneDrive) és a webből húz be releváns szövegrészleteket, ezekre „földeli” a promptot, majd Word/Excel/PowerPoint környezetben generál. Lényegében élő, jogosultság-érzékeny vállalati tudásbázist kapcsol a szövegalkotáshoz és automatizáláshoz.
Notion Q&A (belső wiki/workspace keresésből válaszol)
A Notion Q&A AI először keres a workspace-edben (címek, tartalom, útvonalak, frissítettség), leszűkíti a legrelevánsabb oldalakat, majd ezekre alapozva fogalmaz választ. Ez egy klasszikus „retrieval, grounding, generation” lánc real-life megvalósítása tudásmenedzsmentre.
Shopify Sidekick (e-kereskedelmi asszisztens a bolt adataival)
A Sidekick a Shopify-áruházad termék-, rendelés- és beállítási adatait használja fel: ebből készít válaszokat, javaslatokat, sőt feladatokat is végrehajtat (pl. leírások írása, kampányötletek). A RAG itt azt jelenti, hogy a generálás mindig a boltod aktuális, strukturált adatain „ül”.
Hogyan építs stabil RAG-ot: adat, index, értékelés
Egy megbízható RAG három alapon áll. Először az adatelőkészítés: tisztítás, deduplikálás, darabolás (chunkolás), hogy a visszakereső motor valóban releváns szövegrészeket adjon. Másodszor az indexelés és a beágyazások: többnyelvű, domain-specifikus lekérdezésekhez erős vektorindex és megfelelő embeddingek kellenek. Harmadszor a minőségmérés és visszacsatolás: nem csak nyelvi metrikákkal érdemes mérni, hanem üzleti KPI-okkal is, például eszkalációs arány, első válasz pontossága, szerkesztési ráfordítás.
Tipikus buktatók, amiket érdemes elkerülni
- Túl nagy vagy túl kicsi chunkok
A túl nagy szelet zajt visz a promptba, a túl kicsi széttöri a kontextust és rontja a találati minőséget. - Indokolatlan lekérés
Ha minden kérdéshez kötelező a retrieval, az lassít és elviszi a fókuszt. Adaptív stratégiákkal érdemes dönteni arról, mikor kell tényleg kutatni. - Gyenge dokumentuméletciklus
Ha nincs frissítés, verziózás, visszavonás és jogosultság, az index gyorsan elavul vagy zajossá válik.
Több ismert kutató és szakember is formálta a RAG (retrieval-augmented generation) fejlődését. A legfontosabb nevek:
- Patrick Lewis – a Meta AI (korábban Facebook AI Research) kutatója, aki 2020-ban társszerzője volt az eredeti RAG-tanulmánynak, amivel az egész irány elindult.
- Sebastian Riedel – a University College London professzora és a RAG-kutatás egyik meghatározó alakja, aki a tudásintenzív LLM-ek és a generatív rendszerek „grounding” elméletét vizsgálja.
- Yuxiang Wu és Jingfeng Yang – a Self-RAG és a ReAct-minták kutatói, akik az adaptív, önellenőrző RAG-modelleket fejlesztették tovább.
- Tanya Malhotra és Greg Brockman – ipari oldalon (Microsoft és OpenAI) a gyakorlati, vállalati RAG-rendszerek (pl. Copilot, ChatGPT-Enterprise) mögött álló vezető szakemberek.
Mi várható a jövőben?
A fókusz a lokális bekezdések felől a globális megértés felé mozdul. A gráfos megközelítések (GraphRAG) a dokumentumokból tudásgráfot építenek, és nem csak bekezdéseket, hanem összefüggéseket is visszaadnak. Az ügynök minták többkörös kutatást, forrás-összefésülést, önértékelést és önjavítást hoznak a pipeline-ba. Közben egyre természetesebb lesz a multimodális RAG: táblázatok, képek, kód, hanganyagok indexelődnek és kereshetők, így a válaszok gazdagabb alapokon állnak. Rövid távon ez jobb pontosságot és alacsonyabb karbantartási költséget hoz, középtávon összetettebb információfeltárásra lesz képes a rendszer, hosszabb távon pedig a többnyelvű és multimodális indexelés teszi természetessé, hogy az AI naprakész, auditálható tudásra építsen. Ha az adatkészlet rendben van, a RAG nem csak a válaszaid minőségét emeli, hanem azt is, ahogyan a szervezet tudása szerveződik és hasznosul.
A RAG (retrieval-augmented generation) tehát egy olyan megközelítés, ahol az LLM a saját „emlékezete” mellé valós időben visszakeres releváns dokumentumokat, és ezekre támaszkodva, „földelten” válaszol. Azért jó, mert pontosabb és naprakészebb kimenetet ad, csökkenti a hallucinációt, átláthatóbban auditálható, és olcsóbb, mint a modell folyamatos újratanítása.