{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "DefinedTerm",
  "schema_version": "1.1",
  "content_item_id": "dictionary-rag.ru",
  "translation_group_id": "dictionary-rag",
  "locale": "ru",
  "type": "glossary",
  "section": "dictionary",
  "slug": "rag",
  "title": "RAG — RAG",
  "description": "Что делает retrieval-augmented generation и где заканчивается этот термин.",
  "direct_answer": "RAG, или retrieval-augmented generation, — архитектурный подход, при котором система сначала извлекает релевантный контекст из внешнего корпуса, а затем передаёт его модели для формирования ответа. RAG не означает автоматически открытый веб, свежие данные, точные факты или видимые цитаты.",
  "sections": [
    {
      "heading": "Рабочее значение",
      "paragraphs": [
        "У RAG два связанных этапа: поиск или выбор фрагментов из заданного корпуса и генерация ответа с учётом этих фрагментов. Корпусом могут быть документы компании, база знаний или публичные веб-страницы; его границы определяются реализацией, а не самим термином."
      ],
      "source_ids": [
        "bing-public-web",
        "claude-web-search"
      ]
    },
    {
      "heading": "Как отличать",
      "paragraphs": [
        "Обычный поиск может вернуть список документов без генерации. Grounding описывает опору ответа на доказательства, а RAG — способ доставить внешний контекст модели. Веб-поиск внутри продукта может быть частью RAG, но нельзя делать такой вывод только по наличию ссылок."
      ],
      "source_ids": [
        "bing-public-web",
        "claude-web-search"
      ]
    },
    {
      "heading": "Пример",
      "paragraphs": [
        "В корпоративном помощнике запрос сотрудника может найти пять фрагментов из внутренней базы и передать их модели. Если ответ показывает две ссылки, это отдельное решение интерфейса: retrieval мог использовать пять фрагментов, а attribution показать только два."
      ]
    },
    {
      "heading": "Проверка",
      "paragraphs": [
        "Для проверки архитектуры нужны документация продукта, трассировка приложения или контролируемый эксперимент с известным корпусом. Зафиксируйте запрос, версию индекса, извлечённые фрагменты, промпт генерации и итоговый ответ; без доступа к этим артефактам помечайте RAG как гипотезу."
      ]
    },
    {
      "heading": "Предел интерпретации",
      "paragraphs": [
        "RAG уменьшает зависимость от параметрических знаний модели, но не устраняет нерелевантный retrieval, устаревший корпус, конфликтующие документы или ошибки генерации. Он также не гарантирует, что пользователь увидит ссылки на использованный контекст."
      ]
    }
  ],
  "published_at": "2026-09-11",
  "modified_at": "2026-09-11",
  "data_through": "2026-09-11",
  "next_review_at": "2026-10-11",
  "author": "GeoAeoAle Editorial",
  "origin": "editorial",
  "publisher": "GeoAeoAle Editorial",
  "license": "https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/",
  "canonical_url": "https://geoaeoale.com/ru/dictionary/rag/",
  "claims": [
    {
      "claim_id": "rag-scope",
      "text": "Наличие этапа retrieval позволяет называть архитектуру RAG только при подтверждённой передаче найденного контекста в генерацию; интерфейс ответа сам по себе этого не доказывает.",
      "status": "inference",
      "confidence": "medium",
      "source_ids": [
        "bing-public-web",
        "claude-web-search"
      ],
      "publication_status": "public",
      "confidentiality": "public"
    }
  ],
  "sources": [
    {
      "source_id": "bing-public-web",
      "canonical_url": "https://learn.microsoft.com/en-us/microsoft-copilot-studio/guidance/generative-ai-public-websites",
      "title": "Generative answers over public websites",
      "publisher": "Microsoft Learn",
      "source_type": "official",
      "locale": "en",
      "published_at": null,
      "checked_at": "2026-09-11",
      "sha256": "a35496cfe1965d3f1f1862cda5855d6f4825c8316b1ccb5c38722916e94e96d2",
      "license": "Source terms apply",
      "visibility": "public"
    },
    {
      "source_id": "claude-web-search",
      "canonical_url": "https://support.anthropic.com/en/articles/10684626-enabling-and-using-web-search",
      "title": "Enabling and using web search",
      "publisher": "Anthropic Support",
      "source_type": "official",
      "locale": "en",
      "published_at": null,
      "checked_at": "2026-09-11",
      "sha256": "ef0ca674ff3499133c011e53057332bf9acb644c2c4d5b31fe6b836b811c33e9",
      "license": "Source terms apply",
      "visibility": "public"
    }
  ],
  "related_slugs": [
    "ai-visibility",
    "retrieval",
    "source-attribution"
  ],
  "limitations": [
    "Публичный интерфейс редко раскрывает полный retrieval trace, поэтому описание конкретной платформы как RAG должно опираться на её документацию или наблюдаемую реализацию, а не на внешний вид ответа."
  ],
  "corrections": []
}