RAG / База знаний — загрузите документы и задавайте вопросы нейросети

RAG (Retrieval-Augmented Generation) — технология, при которой языковая модель дополняется внешним источником знаний. Вместо того чтобы полагаться только на то, что выучила модель во время обучения, она ищет релевантные фрагменты в ваших документах и формирует ответ на их основе. Результат — фактически точные ответы со ссылками на источники, без галлюцинаций.

В AIpanda RAG — это полноценная приватная база знаний. Вы загружаете документы (PDF, DOCX, TXT, MD, DOC — до 100 МБ на файл), AIpanda автоматически извлекает текст, разбивает на смысловые чанки (обычно 500–1000 символов), строит векторные эмбеддинги через multilingual-e5-large и индексирует их в pgvector с HNSW-поиском. Время индексации — 10–60 секунд на типичный PDF.

После индексации вы задаёте вопросы прямо в AI-чате. AIpanda находит релевантные фрагменты, передаёт их в контекст GPT или Claude и получает ответ с указанием источников. В ответе видно, из какого именно документа и с какой страницы взят факт — это снимает типичную проблему «галлюцинаций» AI и позволяет использовать результаты в юридических, медицинских и образовательных задачах.

RAG (Retrieval-Augmented Generation, «генерация с поиском») — архитектура AI-систем, которая объединяет большую языковую модель с внешней базой знаний. В отличие от обычного чата с GPT, где модель «знает» только то, что было в её обучающих данных (и может галлюцинировать на свежих или нишевых вопросах), RAG даёт ей возможность найти ответ в конкретных документах и сослаться на них.

Техническая основа RAG — векторные базы данных. Каждый документ разбивается на небольшие фрагменты (чанки) длиной 500–1000 символов. Каждый чанк преобразуется в числовой вектор (эмбеддинг) через специальную модель — в AIpanda это multilingual-e5-large, которая поддерживает русский язык на уровне native. Эти векторы индексируются в PostgreSQL с расширением pgvector и алгоритмом HNSW, обеспечивающим мгновенный поиск в базах миллионов документов.

Когда вы задаёте вопрос, AIpanda преобразует его в такой же вектор и находит 5–10 самых релевантных чанков по косинусной близости. Эти фрагменты передаются в контекст GPT или Claude вместе с вашим вопросом, и модель формирует ответ, опираясь на них. В ответе видно, из какого документа и с какой страницы взят каждый факт. Это устраняет проблему галлюцинаций и делает AI пригодным для работы в чувствительных областях: юриспруденция, медицина, образование, корпоративные регламенты.