Архитектура RAG: Техническое руководство по Retrieval-Augmented Generation

Retrieval-Augmented Generation (RAG) — это революционная архитектура, решающая проблемы точности и актуальности больших языковых моделей (LLM). В этой статье мы рассмотрим технические детали, стратегии внедрения и корпоративные сценарии использования архитектуры RAG.

Что такое RAG и почему это важно?

Архитектура RAG — это гибридный подход, который обогащает параметрические знания LLM внешними источниками знаний. В то время как традиционные LLM зависят от обучающих данных, системы RAG обеспечивают доступ к информации в реальном времени.

Основные компоненты RAG

1. Retriever: Находит наиболее релевантные документы с помощью векторного сходства
2. Generator: Генерирует ответы, используя извлечённый контекст
3. Vector Store: Хранит эмбеддинги и выполняет поиск

Технические детали архитектуры

Конвейер создания эмбеддингов

Document → Chunking → Embedding Model → Vector Database

Стратегии разбиения (chunking):

• Fixed-size chunking: Фиксированное количество символов/токенов
• Semantic chunking: Разделение на основе семантической связности
• Recursive chunking: Сохранение иерархической структуры

Сравнение моделей эмбеддингов

Выбор векторной базы данных

Популярные варианты:

• Pinecone: Управляемый сервис, лёгкое масштабирование
• Weaviate: Open source, гибридный поиск
• Qdrant: Высокая производительность, фильтрация
• ChromaDB: Лёгкая, идеальна для прототипирования

Стратегии поиска (retrieval)

1. Dense Retrieval

Вычисление векторного сходства с использованием семантических эмбеддингов:

1# Retrieval with cosine similarity
2similarity = dot(query_embedding, doc_embedding) / 
3            (norm(query_embedding) * norm(doc_embedding))

2. Sparse Retrieval (BM25)

Классический алгоритм поиска на основе частоты слов.

3. Hybrid Retrieval

Комбинация плотных и разреженных методов:

final_score = α × dense_score + (1-α) × sparse_score

Реранжирование и сортировка

Модели-реранкеры используются для улучшения первоначальных результатов поиска:

• Cross-encoder rerankers: Высокая точность, низкая скорость
• ColBERT: Быстро, взаимодействие на уровне токенов
• Cohere Rerank: API-решение, простая интеграция

Оптимизация контекстного окна

Определение размера чанка

• Малый чанк (256–512 токенов): Более специфичная информация, больше фрагментов
• Крупный чанк (1024–2048 токенов): Больше контекста, возможен шум

Сжатие контекста

Экономия токенов за счёт сжатия больших контекстов:

Original Context → Summarization → Compressed Context → LLM

Корпоративная реализация RAG

Пример архитектуры

1┌─────────────┐     ┌─────────────┐     ┌─────────────┐
2│    User     │────▶│   API GW    │────▶│  RAG Service│
3└─────────────┘     └─────────────┘     └──────┬──────┘
4                                                │
5                    ┌─────────────┐     ┌──────▼──────┐
6                    │   LLM API   │◀────│  Retriever  │
7                    └─────────────┘     └──────┬──────┘
8                                                │
9                                        ┌──────▼──────┐
10                                        │ Vector DB   │
11                                        └─────────────┘

Вопросы безопасности

1. Изоляция данных: Разделение пространств имён по арендаторам
2. Контроль доступа: Авторизация на уровне документов
3. Audit logging: Запись всех запросов и ответов

Метрики производительности

Метрики поиска

• Recall@K: Доля релевантных документов среди K результатов
• Precision@K: Точность релевантных документов
• MRR (Mean Reciprocal Rank): Позиция первого правильного результата

Сквозные метрики

• Faithfulness: Соответствие ответа источникам
• Relevance: Релевантность ответа запросу
• Latency: Общее время отклика

Общие проблемы и их решения

1. Низкое качество извлечения

Решение: изменение embedding-модели, гибридное извлечение, повторное ранжирование

2. Галлюцинации

Решение: более строгие подсказки (prompts), требование цитирования

3. Высокая задержка

Решение: кэширование, асинхронное извлечение, уменьшение количества фрагментов

Заключение

Архитектура RAG является критически важным компонентом, повышающим надежность LLM в корпоративных AI‑приложениях. Правильный выбор embedding-модели, векторной базы данных и стратегии извлечения формирует основу успешной реализации RAG.

Как Veni AI, мы предлагаем корпоративным клиентам индивидуальные RAG‑решения. Свяжитесь с нами для обсуждения ваших потребностей.