RAG

В RAG два шага: сначала система выбирает подходящие фрагменты, затем формирует ответ с их учётом. Источником могут быть документы компании, база знаний или открытые веб-страницы. Какие именно материалы доступны, зависит от конкретной системы.

Источники раздела:[1] Microsoft Learn[2] Anthropic Support

Обычный поиск может вернуть список документов без создания нового ответа. Опора на источники описывает, насколько ответ подтверждается найденными материалами, а RAG описывает способ передать эти материалы модели. Веб-поиск внутри продукта может быть частью RAG, но одних ссылок недостаточно, чтобы это утверждать.

Источники раздела:[1] Microsoft Learn[2] Anthropic Support

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: система могла использовать пять фрагментов, а показать пользователю только два источника.

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.

RAG позволяет модели опираться на внешние материалы, но не устраняет ошибочный выбор фрагментов, устаревшие материалы, противоречия между документами или ошибки в ответе. Он также не гарантирует, что пользователь увидит ссылки на все использованные материалы.