Przejdź do treści
RAGSZTUCZNA INTELIGENCJA
Sztuczna inteligencjaModele, ich obsługa i granice

RAG

Retrieval-Augmented Generation / generowanie wspomagane wyszukiwaniem

Wzorzec AI, w którym przed odpowiedzią LLM wyszukuje istotne dane w zewnętrznej bazie wiedzy. Znalezione fragmenty trafiają do kontekstu modelu, co ogranicza odpowiedzi oderwane od firmowych źródeł.

Po co to komu

Każe modelowi najpierw zajrzeć do firmowej bazy wiedzy, a dopiero potem odpowiadać — odpowiedzi opierają się na źródłach, które można wskazać, zamiast na pamięci modelu.

Czego brakuje bez tego

Bez wyszukiwania model odpowiada z pamięci treningowej: przekonująco, ale bywa że nieprawdziwie i zawsze bez znajomości danych firmy.

Kiedy się tego używa

W asystentach i wyszukiwarkach opartych na własnej dokumentacji, archiwum artykułów czy bazie ofert.

Jak tego używamy

Asystent odpowiada o ofercie firmy na podstawie aktualnych dokumentów, a nie wyłącznie wiedzy modelu.

Liczby, które warto znać

Sztuczna inteligencja w danych

26%

Prognozowany udział w pełni elektrycznych pojazdów (BEV, bez hybryd) w europejskim parku samochodowym do 2035 roku, w porównaniu z 4% w 2025 r.

BCG2035Europa

88%

Meta podaje, że ponad 88% z 137 000 usuniętych reklam oszukańczych w Polsce zostało wykrytych automatycznie przed zgłoszeniem.

Meta09/2026Polska

2 500 000 000 000 USD

Prognozowane światowe wydatki na AI w 2026 roku.

Gartner2026świat

Liczby z tej samej dziedziny — zbieramy je w naszej bazie danych rynkowych.

RAG — co to jest? | Słownik Mediarun