Przygotowanie źródeł
Dokumenty, chunking, metadane i uprawnienia.
PORÓWNANIE // WYSZUKIWANIE I ODPOWIEDZI
RAG vs klasyczne wyszukiwanie
Klasyczne wyszukiwanie zwraca dokumenty, rekordy lub fragmenty. RAG wykorzystuje odnaleziony kontekst do przygotowania odpowiedzi. RAG nie zastępuje dobrego retrievalu — jest nad nim kolejną warstwą.
Najkrótsza odpowiedź
Najpierw retrieval, dopiero potem generowanie.
Jeżeli użytkownik potrzebuje znaleźć właściwy dokument, klasyczne lub semantyczne wyszukiwanie może wystarczyć. RAG ma sens, gdy system ma dodatkowo syntetyzować odpowiedź z odnalezionych źródeł.
Porównanie
| Kryterium | Wyszukiwanie | RAG |
|---|---|---|
| Wynik | Lista dokumentów lub fragmentów. | Odpowiedź przygotowana na podstawie kontekstu. |
| Ryzyko generacyjne | Brak warstwy generowania. | Model może źle zinterpretować nawet poprawny kontekst. |
| Źródła | Użytkownik sam ocenia trafność wyników. | System powinien zachować źródła i kontekst odpowiedzi. |
| Jakość retrievalu | Bezpośrednio decyduje o wynikach. | Tak samo krytyczna — słaby retrieval daje słaby RAG. |
| Złożoność | Mniejsza. | Więcej komponentów, metryk i punktów awarii. |
Pipeline RAG
Retrieval
Wyszukiwanie właściwych fragmentów według zapytania.
Reranking
Opcjonalne ponowne uporządkowanie kandydatów.
Generowanie i kontrola
Model odpowiada na podstawie kontekstu, a wynik jest walidowany.
Kiedy wybrać które podejście
Budujesz system wiedzy firmowej?
Najpierw ustalmy źródła, uprawnienia, sposób aktualizacji i oczekiwany format odpowiedzi.