A generatív MI körül most minden forró, de a valódi kérdés nem az, hogy mekkora a következő kontextusablak, hanem az, hogyan lesznek a válaszok tényszerűek, naprakészek és visszaellenőrizhetők. A RAG (retrieval augmented generation) erre ad gyakorlati választ: a modell nem „emlékezetből” talál ki információkat, hanem előbb megkeres, aztán ír. Ettől a szöveg nemcsak gördülékeny, hanem alátámasztható is. És itt kezd érdekessé válni a jövő kérdése.
A RAG (retrieval augmented generation) olyan megközelítés, ahol a nyelvi modell válaszadás előtt releváns külső dokumentumokat keres vissza, majd ezek tartalmára támaszkodva fogalmaz. Így a kimenet tényszerűbb és naprakészebb, kevesebb a hallucináció, könnyebb az ellenőrizhetőség, és nem kell minden új tudást drágán finomhangolni a modellen.
Miért lett sztár a RAG az LLM-ek mellett?
A nagy nyelvi modellek lenyűgözően beszélnek, de nem tudnak mindent, és ami még fontosabb: a világ közben változik. A RAG ezt hidalja át három egyszerű lépéssel: darabolás és beágyazás (a dokumentumok „értelmes” vektorokká alakítása), visszakeresés (a legrelevánsabb részletek előszedése), majd generálás (a válasz megszövegezése a megtalált bizonyítékokra támaszkodva). A hatás kézzelfogható: kevesebb mellébeszélés, több hivatkozható tény, könnyebb megfelelés vállalati és jogi elvárásoknak. Ráadásul mindezt anélkül kapod meg, hogy milliárdos finomhangolási projektekbe ugranál bele.
Hol működik igazán és hol nem?
Ha strukturált vagy félig strukturált tudásod van (policyk, szerződések, műszaki leírások, tudásbázis, kutatási anyagok), a RAG gyorsan termel értéket. Jól áll neki az ügyfélszolgálat, a belső keresés + összegzés, a K+F anyagok szintetizálása, a megfelelőségi válaszok, a jogi és műszaki Q&A. Ott viszont meginog, ahol a forrásanyag hiányos, zajos vagy elavult. A lánc legerősebb tagja helyett a leggyengébb dönt: rossz darabolás, pontatlan beágyazás vagy gyenge visszakeresés esetén a modell továbbra is magabiztosan tévedhet. És nem elhanyagolható a késleltetés és a költség sem: a keresés + újrarendezés lépései minden kérdésnél számítanak.RAG vagy finomhangolás? Nem-vagy, hanem és
A következő 1-2 év nem arról fog szólni, hogy a RAG „kiváltja” a finomhangolást. A kettő egymás mellé kerül: finomhangolás kell a stílushoz, a célspecifikus következtetéshez és az eszközhasználathoz, a RAG pedig a tudásodhoz való kötést, a frissességet és az auditálhatóságot adja. Emellé jönnek az ügynök-alapú megközelítések (a modell képes több lépésben keresni és dönteni), és a gráfos kiterjesztések, ahol a tudás kapcsolatai is számítanak, nem csupán a hasonlóság. Ez a hármas (RAG + finomhangolás + ügynökös/gráfos gondolkodás) ad majd stabil vállalati „AI stack”-et.
Ezzel a témakörrel egyébként nagyon nagy cégek és kutatók is foglalkoznak. Pár ismert név a RAG világából:
- Patrick Lewis – a 2020-as, fogalmat bevezető RAG-cikk vezető szerzője; később a Cohere gépi tanulási igazgatója.
- Douwe Kiela – a RAG-cikk társszerzője, gyakori előadó a témában.
- Ethan Perez, Fabio Petroni, Sebastian Riedel, Vladimir Karpukhin – a Nyílt domainű QA-ra áttörést hozó, eredeti RAG-tanulmány további kulcsszerzői.
- Harrison Chase – a LangChain társalapítója és CEO-ja; a gyakorlati RAG-pipeline-ek egyik fő népszerűsítője.
- Jerry Liu – a LlamaIndex társalapítója; „agentic RAG” és multimodális RAG megközelítések evangelistája.
- Andrew Ng – a DeepLearning.AI alapítója, RAG-ról szóló széles körben követett kurzusok és anyagok gazdája.
Mi várható?
De ha ennyien foglalkoznak a témával, akkor mit várhatunk a jövőben ezen a területen?
A többség szerint a kontextusablakok nőni fognak, de ez nem teszi feleslegessé a RAG-okatt. Épp ellenkezőleg: minél több anyag fér be, annál kritikusabb a jó szelekció, a források rangsorolása és a tematikus összefogás is. A következő hullám a „RAG 2.0” jellegű megoldásoké lehet, ahol jobb darabolás és újrarendezés, több lépcsős keresés, tudásgráfokkal támogatott összefűzés, valamint minőségbiztosítás fog megjelenni konkrét mérőszámokkal és emberi ellenőrzéssel. Aki ezt időben összerakja, nemcsak egy beszédes, hanem megbízható MI-t kap. A RAG tehát a jövő része. De nem egyedül, hanem a vállalati MI gerincének egyik legerősebb csigolyájaként.