Архитектура Retrieval-Augmented Generation как основа построения локальных ИИ-систем с корпоративными базами знаний

Abstract

Целью работы является исследование архитектуры Retrieval-Augmented Generation (RAG) как основы построения локальных интеллектуальных систем, взаимодействующих с корпоративными базами знаний. Рассмотрены ключевые компоненты архитектуры и принципы интеграции механизма извлечения знаний с языковыми моделями. Проведён анализ преимуществ RAG в контексте корпоративных информационных систем, включая повышение точности и достоверности ответов, снижение вероятности генерации ложных данных и обеспечение актуальности знаний без переобучения модели. Определены основные направления развития и практические аспекты внедрения архитектуры RAG в локальных ИИ-решениях.