RAG (Retrieval-Augmented Generation) — це сучасна архітектура, яка дозволяє генеративним моделям (на кшталт ChatGPT/LLM) користуватися вашою локальною базою знань. Інакше кажучи, ви можете завантажити свої документи і спілкуватися з ChatGPT, яка володітиме всіма наданими їй знаннями.

RAG поєднує дві складові: генеративну модель (LLM), яка “вміє красиво говорити”, і зовнішню базу знань, яка “знає, де що лежить”. Ідея проста: коли модель не має потрібної інформації, вона спершу робить запит до бази, знаходить релевантні фрагменти тексту (retrieval), а потім формує відповідь на їхній основі (generation).

Виглядає перспективно й корисно. Але в чому ж тоді проблема?

Сучасні RAG нагадують людину з поганою пам’яттю, яка шукає способи компенсувати свою ваду. Вона починає впорядковувати знання: все записує, все класифікує. Ось у цій шухляді — інформація про ліки, які я приймаю, у тій — комунальні платежі, а десь там — переписка з друзями. Але ця організація не вирішує головної проблеми. Бо незрозуміло, яка саме інформація взагалі є. Через недосконалу структуру даних людина може шукати відповідь не в тій шухляді — або просто не помітити потрібне.

Переходимо від метафори до технічної реальності:

1. Модель не “пам’ятає”, а лише “запитує”

LLM у RAG не має справжньої пам’яті: кожен запит обробляється незалежно від попередніх. У моделі немає відчуття контексту розмови, історії користувача чи стратегічної мети. Вона нічого не згадує — лише витягує уривки з індексу.

2. Пошук працює як сліпа інтуїція

Пошуковий компонент обирає фрагменти за схожістю, а не за точністю. У складних або багатозначних запитах це призводить до витягів “ні про що” або до відверто хибної інформації.

3. Відповідь складається з уривків, як мозаїка з чужих камінців

Модель не має доступу до всього знання одразу. Вона оперує лише тими 5–10 фрагментами, які їй надали. Якщо суть була в 11-му — вона просто зникне. Це серйозне обмеження контекстного вікна.

4. Якість залежить від Retrieval, а він часто — слабкий

У більшості RAG-систем механізми пошуку або занадто загальні, або неточні. Поганий retrieval = поганий input для LLM = слабка відповідь. Навіть геніальна генерація на основі хибних даних — це просто “добре згенероване фуфло”.

5. Відсутність прозорості

Користувач не бачить, на чому саме побудована відповідь. Незрозуміло: відповідь справді була у джерелах? Чи це вигадка моделі? Чи retrieval взагалі нічого не знайшов? Це породжує магію — замість довіри.

Які висновки можна зробити

На поточному етапі RAG — це тимчасова компенсація того, що LLM не мають власної бази знань і не вміють згадувати по-людськи. Це важливий крок, але він не розв’язує проблему — лише її обходить.

Справжній прорив настане тоді, коли моделі навчаться не просто шукати схожі тексти, а будувати знання, зберігати контекст і повертатися до нього зі змістовним розумінням. Тобто — коли з’явиться когнітивна пам’ять, а не кешований пошук.

А якщо знань небагато?

Якщо обсяг знань невеликий і повністю вміщується у контекст LLM, ефективнішим рішенням може бути архітектура CAG (Context-Augmented Generation). Її суть у тому, що вся база знань кешується безпосередньо у вигляді LLM-контексту.

Сучасні моделі підтримують контексти від 200 000 до 1 000 000 токенів. Це має свої мінуси: великі контексти потрібно оновлювати повністю. Але плюс — модель охоплює всі дані одразу, не шукає по полицях, а працює з усією інформацією в межах одного запиту. Це суттєво підвищує релевантність відповідей.