Кто-то слышал про RAG и думает: зачем нейросети вообще куча внешних текстов, если она и так вроде всемогущая? Тут дело в том, что большая языковая модель без свежей или узкоспециализированной базы — как гадалка без шарика. Она может сгенерировать по памяти, но точность страдает, особенно если нужна фактура или узкоспецифика.

RAG — это когда к языковой модели подцепляют какую-то базу знаний (документы, статьи, FAQ), она их ищет по запросу и на их основании уже выдает ответ. В итоге выходит более актуально и чётко.