Гайд · TNWS AI
Как сделать поиск по документам с RAG: от файлов до проверяемого ответа
Понятный план RAG-системы: очистка документов, разбиение текста, embeddings, поиск фрагментов и ответы со ссылками.
Что делает RAG
RAG сначала находит подходящие фрагменты ваших документов, затем передаёт их модели для ответа. Это не обучает модель заново и не гарантирует истину: качество зависит от файлов, разбиения и поиска.
Подготовьте данные
Удалите дубли и устаревшие версии, сохраните заголовки, даты и права доступа. Разбивайте текст по смысловым разделам с небольшим перекрытием. Для каждого фрагмента храните источник, страницу и версию документа.
Настройте поиск
Преобразуйте запрос и фрагменты в векторы совместимой моделью embeddings. Возвращайте несколько кандидатов и проверяйте их релевантность на реальных вопросах. Для названий и кодов полезно сочетать семантический и обычный поиск.
Сформируйте ответ
Передавайте модели только найденные фрагменты, запретите додумывать и показывайте ссылки на источники. Измеряйте отдельно качество поиска и качество финального ответа.
Частые вопросы
Нужно ли проверять результат вручную?
Да. Факты, код, числа и критичные решения всегда требуют проверки.
Можно ли передавать секретные данные?
Нет. Удалите ключи, персональные сведения и закрытые материалы, если сервис не одобрен.
Зависит ли результат от модели?
Да, поэтому проверяйте процесс на собственном наборе примеров.
Читайте также
Как искать в интернете через ChatGPT и проверять ответы
Пошагово: как включить поиск в ChatGPT, запросить первоисточники и не принять удобный пересказ за проверенный факт.
Как использовать OpenAI Batch API для больших пачек запросов
Пошаговый гайд по Batch API: подготовка JSONL, уникальные идентификаторы, проверка статуса и сопоставление результатов без путаницы.
Как использовать OpenAI Moderation API для проверки пользовательского контента
Как встроить модерацию текста и изображений: проверка входа и выхода, пороги продукта, ручная эскалация и журнал решений.
Комментарии
Пока тихо. Скажите первое слово