Hoe werkt RAG in het algemeen — hoe wordt de relevante chunk op basis van de query gezocht?

RAG (Retrieval-Augmented Generation) — это подход, который комбинирует поиск релевантной информации и генерацию ответа на её основе. В общем виде процесс выглядит так:

1. Индексация данных: исходный корпус документов разбивается на небольшие части (чанки), которые кодируются в векторное пространство с помощью эмбеддингов.

2. Поиск релевантных чанков: при поступлении запроса он тоже преобразуется в вектор. Затем происходит поиск ближайших соседей (nearest neighbors) в векторном пространстве — то есть выбираются чанки, наиболее близкие по смыслу к запросу.

3. Генерация ответа: выбранные релевантные чанки передаются в генеративную модель (например, LLM), которая на их основе формирует ответ.

Таким образом, поиск релевантного чанка происходит через сравнение векторных представлений запроса и чанков с помощью метрик близости (например, косинусного сходства). Это позволяет эффективно находить нужную информацию даже при большом объёме данных.