RAG dla firm: kiedy agent AI powinien korzystać z bazy wiedzy

RAG, czyli retrieval augmented generation, pozwala modelowi pobierać kontekst z dokumentów, instrukcji, regulaminów, ofert i historii spraw. To zmniejsza ryzyko odpowiedzi oderwanych od danych firmy, ale tylko wtedy, gdy źródła są aktualne i dobrze opisane.

Jeżeli dokumenty są sprzeczne, przestarzałe albo nikt nie wie, która wersja jest obowiązująca, agent będzie przenosił chaos do odpowiedzi.

RAG działa najlepiej przy obsłudze klienta, wsparciu sprzedaży, analizie dokumentów, onboardingu pracowników i pracy z procedurami. W każdym z tych przypadków agent potrzebuje aktualnego kontekstu, ale nie powinien wymyślać polityk firmy.

Google w dokumentacji danych strukturalnych pokazuje, że jawny kontekst pomaga systemom rozumieć treść. Ta sama zasada działa w RAG: im bardziej jednoznaczne źródła, tym mniej niepewności po stronie agenta.