Czym jest RAG i jak działa agent AI?
Wiele organizacji rozważających wdrożenie agenta AI zadaje podobne pytanie: skąd agent zna odpowiedzi i dlaczego może odpowiadać na pytania dotyczące naszej organizacji?
Odpowiedź najczęściej związana jest z technologią RAG (Retrieval-Augmented Generation), która stanowi podstawę nowoczesnych agentów AI wykorzystywanych w portalach internetowych, systemach informacyjnych, intranetach oraz platformach B2B.
Czym jest RAG?
RAG (Retrieval-Augmented Generation) to metoda działania sztucznej inteligencji polegająca na łączeniu modelu językowego z wiedzą organizacji.
W przeciwieństwie do standardowych modeli AI, które korzystają wyłącznie z wiedzy zdobytej podczas trenowania, agent wykorzystujący RAG może wyszukiwać aktualne informacje w dokumentach, bazach wiedzy, stronach internetowych i systemach organizacji.
Dzięki temu odpowiedzi są oparte na rzeczywistych danych dostępnych w organizacji, a nie wyłącznie na ogólnej wiedzy modelu.
Jak działa agent AI wykorzystujący RAG?
Proces działania można podzielić na kilka etapów.
Użytkownik zadaje pytanie
Przykładowo użytkownik pyta:
Jak złożyć wniosek o wydanie dowodu osobistego?
lub
Gdzie znajdę dokumentację techniczną produktu?
Agent analizuje treść pytania i określa jego kontekst.
Wyszukiwanie informacji
Agent przeszukuje wskazane źródła wiedzy, takie jak:
- strony internetowe,
- portale informacyjne,
- dokumenty PDF,
- pliki Word i Excel,
- bazy wiedzy,
- systemy intranetowe,
- dokumentację techniczną,
- repozytoria dokumentów.
W przeciwieństwie do klasycznej wyszukiwarki agent nie szuka wyłącznie słów kluczowych, ale rozumie znaczenie pytania.
Analiza znalezionych informacji
Agent wybiera najbardziej trafne fragmenty dokumentów i treści.
Jeżeli odpowiedź znajduje się w kilku źródłach, może połączyć informacje i przedstawić je użytkownikowi w spójnej formie.
Generowanie odpowiedzi
Na podstawie znalezionych danych model AI przygotowuje odpowiedź w języku naturalnym.
Użytkownik otrzymuje gotową informację bez konieczności przeglądania wielu podstron lub dokumentów.
Dlaczego RAG jest lepszy od klasycznego chatbota?
Tradycyjne chatboty opierają się najczęściej na wcześniej przygotowanych scenariuszach i zestawach pytań oraz odpowiedzi.
Oznacza to, że administrator musi przewidzieć większość pytań użytkowników.
Agent AI wykorzystujący RAG działa inaczej.
Zamiast korzystać z przygotowanych odpowiedzi:
- wyszukuje aktualne informacje,
- analizuje dokumenty,
- rozumie kontekst pytania,
- odpowiada na podstawie wiedzy organizacji.
Dzięki temu może obsługiwać tysiące tematów bez konieczności ręcznego przygotowywania scenariuszy.
Jakie źródła wiedzy może wykorzystywać agent AI?
Zakres źródeł zależy od potrzeb organizacji.
Najczęściej są to:
- strony internetowe,
- portale Drupal,
- systemy informacyjne,
- bazy wiedzy,
- dokumenty PDF,
- dokumenty Office,
- procedury wewnętrzne,
- regulaminy,
- instrukcje,
- katalogi produktów,
- dokumentacja techniczna.
W bardziej zaawansowanych wdrożeniach agent może również korzystać z danych przechowywanych w systemach CRM, ERP oraz platformach B2B.
Czy RAG oznacza tylko wyszukiwanie informacji?
Nie.
RAG odpowiada za dostarczanie agentowi aktualnej wiedzy, ale nowoczesne rozwiązania mogą wykonywać również konkretne operacje.
Agent może między innymi:
- tworzyć zgłoszenia,
- generować dokumenty,
- przygotowywać odpowiedzi dla klientów,
- aktualizować dane w systemach,
- uruchamiać procesy biznesowe,
- integrować się z CRM i ERP.
W takim przypadku RAG odpowiada za pozyskanie wiedzy, natomiast agent wykorzystuje ją do realizacji określonych działań.
Gdzie sprawdza się RAG?
Technologia RAG znajduje zastosowanie między innymi w:
- portalach urzędowych,
- uczelniach wyższych,
- instytucjach kultury,
- firmach B2B,
- platformach e-commerce,
- intranetach,
- systemach obsługi klienta,
- portalach opartych na Drupal.
Szczególnie dobrze sprawdza się tam, gdzie użytkownicy muszą odnajdywać informacje rozproszone pomiędzy wieloma dokumentami i podstronami.
Podsumowanie
RAG to technologia umożliwiająca połączenie sztucznej inteligencji z wiedzą organizacji. Dzięki niej agent AI może odpowiadać na pytania w oparciu o aktualne treści znajdujące się na stronach internetowych, w dokumentach i systemach organizacji.
W połączeniu z integracją z systemami biznesowymi agent AI staje się nie tylko źródłem informacji, ale również narzędziem wspierającym realizację procesów i automatyzację pracy.