RAG — co to jest?
Retrieval-Augmented Generation, czyli metoda wzbogacania odpowiedzi AI o informacje pobrane z zewnętrznych źródeł (dokumenty, bazy danych, wiki), zamiast polegać wyłącznie na wiedzy modelu.
Jak to działa?
Standardowy model AI odpowiada tylko na podstawie tego, czego nauczył się podczas treningu. RAG dodaje krok: zanim model odpowie, system wyszukuje relevantne fragmenty z Twoich dokumentów i podaje je jako kontekst. Na przykład, pytasz "jak używać komponentu Modal?", a system RAG najpierw przeszukuje dokumentację Twojego Design Systemu, znajduje stronę o Modalu i podaje ją AI. Model odpowiada na podstawie Twojej dokumentacji, a nie ogólnej wiedzy. Dzięki temu odpowiedzi są specyficzne dla Twojego projektu.
Dlaczego to ważne?
RAG eliminuje główny problem AI: brak wiedzy o Twoim konkretnym produkcie. Dzięki niemu możesz zbudować asystenta, który zna Twój Design System, wytyczne i procesy.