RAG a wyszukiwanie semantyczne – gdzie jest różnica?
Sztuczna inteligencja mocno zmieniła sposób, w jaki szukamy i pokazujemy informacje. Dzięki RAG możemy połączyć możliwości generatywnej sztucznej inteligencji z wiedzą zgromadzoną w bazach danych firmy, żeby odpowiadać na pytania na podstawie jej własnych zasobów. Natomiast wyszukiwanie semantyczne polega na znajdowaniu informacji nie po samych słowach kluczowych, ale po znaczeniu zapytania. Choć w praktyce oba podejścia często idą w parze, tak warto zaznaczyć ogromną różnicę. A więc czym właściwie różni się RAG od wyszukiwania semantycznego?
Czym jest wyszukiwanie semantyczne?
Wyszukiwanie semantyczne to metoda pozyskiwania informacji, która koncentruje się na rozumieniu znaczenia i kontekstu zapytań użytkowników, a nie jedynie na dopasowywaniu słów kluczowych. W praktyce oznacza to, że system analizuje intencje osoby zadającej pytanie, uwzględnia zależności między wyrazami oraz kontekst tematyczny treści. Dzięki temu możliwe jest uzyskanie bardziej trafnych i adekwatnych wyników, nawet gdy zapytanie jest nieprecyzyjne lub niejednoznaczne.
Technologia ta opiera się na wykorzystaniu sztucznej inteligencji, przetwarzania języka naturalnego oraz uczenia maszynowego. Pozwala to systemom wyszukiwania rozpoznawać synonimy, interpretować wieloznaczność słów i lepiej rozumieć intencje użytkowników, zbliżając się do ludzkiego sposobu pojmowania języka. W rezultacie proces wyszukiwania informacji staje się bardziej naturalny, co istotnie zwiększa efektywność korzystania z wyszukiwarek.
Tym samym można powiedzieć, że wyszukiwanie semantyczne to krok dalej niż tradycyjne wyszukiwanie po słowach kluczowych – zamiast patrzeć jedynie na same słowa, system analizuje znaczenie pytania i jego kontekst. Rozpoznaje ważne elementy zapytania, takie jak osoby, miejsca czy pojęcia i sprawdza, jak są ze sobą powiązane, np. w bazach wiedzy w formie grafów. Dzięki temu potrafi znaleźć i jasno przedstawić już istniejącą, konkretną odpowiedź.
Możemy więc uznać, że wyszukiwanie semantyczne jest jak doświadczony bibliotekarz, który potrafi znaleźć dokładnie tę książkę lub dokument, którego potrzebujemy. Jednak pozostając w tym założeniu, RAG to nie jest tylko doświadczony bibliotekarz, to ekspert, który nie tylko przynosi właściwą książkę, ale od razu streszcza najważniejsze informacje w prosty i zrozumiały sposób.
Na czym polega wyszukiwanie RAG?
Wyszukiwanie RAG (Retrieval-Augmented Generation) to nowoczesne podejście w dziedzinie sztucznej inteligencji, które łączy dwa główne procesy: pozyskiwanie informacji z zewnętrznych źródeł oraz generowanie odpowiedzi przy użyciu dużych modeli językowych (LLM). W odróżnieniu od klasycznych modeli, które operują wyłącznie na danych przyswojonych w trakcie treningu, system RAG najpierw wyszukuje istotne treści, a dopiero później wykorzystuje je jako kontekst do stworzenia odpowiedzi.
Pierwszy etap – wyszukiwanie (retrieval) – polega na przetwarzaniu zapytania użytkownika i automatycznym odnajdywaniu najbardziej adekwatnych fragmentów danych, zarówno w źródłach ustrukturyzowanych, jak i nieustrukturyzowanych, takich jak raporty, dokumentacja czy artykuły. W kolejnym kroku – wzbogaceniu (augmentation) – zebrane informacje trafiają do modelu językowego, który wykorzystuje je jako uzupełniające dane do wygenerowania odpowiedzi. Dzięki temu sztuczna inteligencja nie jest ograniczona jedynie do tego, co „zna” z treningu, ale może sięgać po aktualne i kontekstowe źródła wiedzy.
Największą zaletą technologii RAG jest wyższa trafność, aktualność i przejrzystość generowanych treści. Użytkownik otrzymuje nie tylko odpowiedź opartą na najnowszych danych, ale również możliwość sprawdzenia, skąd te informacje pochodzą. Sprawia to, że rozwiązania oparte na RAG są szczególnie przydatne w zastosowaniach takich jak chatboty biznesowe, systemy wspierające zarządzanie wiedzą czy wyszukiwarki specjalistyczne, gdzie kluczowe znaczenie ma ograniczenie błędnych informacji i dostęp do rzetelnych źródeł w czasie rzeczywistym.
Wyszukiwanie semantyczne a wyszukiwanie RAG
Jak już można wywnioskować, metoda wyszukiwania RAG różni się od wyszukiwania semantycznego. Warto więc dokładnie porównać sobie czym dokładnie różnią się oba te podejścia.
| Aspekt | Wyszukiwanie semantyczne (Semantic Search) | RAG (Retrieval-Augmented Generation) |
|---|---|---|
| Główna funkcja | Odnalezienie w zbiorze danych tych fragmentów, które najlepiej pasują znaczeniowo do zapytania użytkownika i bezpośrednie ich zwrócenie. Celem jest szybkie dostarczenie istniejącej, możliwie precyzyjnej odpowiedzi z już posiadanych treści. | Najpierw odnalezienie fragmentów najbardziej pasujących do zapytania (jak w wyszukiwaniu semantycznym), a następnie przekazanie ich do dużego modelu językowego (LLM), który generuje nową, spójną i dopasowaną odpowiedź. Celem jest stworzenie kompletnej odpowiedzi w oparciu o najnowsze i kontekstowe źródła wiedzy. |
| Technologia | System zamienia zapytanie i dokumenty na wektory liczbowe (embeddingi), a potem porównuje je, żeby znaleźć te o najbardziej podobnym znaczeniu. | Łączy wyszukiwanie semantyczne (embeddingi) z dużym modelem językowym (LLM), który potrafi na podstawie znalezionych treści wygenerować nową, dopasowaną odpowiedź. |
| Etapy działania | Zamiana zapytania na wektor (embedding). Porównanie z wektorami dokumentów. Zwrócenie najlepiej pasujących treści. |
Znalezienie pasujących treści (retrieval). Dodanie ich jako kontekstu do zapytania. Wygenerowanie kompletnej odpowiedzi przez LLM. |
| Wynik dla użytkownika | Istniejące fragmenty, cytaty, dokumenty (bez przetwarzania czy parafrazy) | Nowa, zsyntetyzowana odpowiedź, mogąca łączyć, parafrazować i wyjaśniać treści na bazie pobranych fragmentów |
| Zastosowania | FAQ, katalogi, helpdesk, szybkie odnajdywanie dokumentów, knowledge base | Chatboty, asystenci, spersonalizowane podsumowania raportów, odpowiedzi biznesowe z różnych źródeł |
| Personalizacja | Brak – odpowiedzi ograniczają się do już istniejących fragmentów | Możliwa – LLM może generować kontekstowe, spersonalizowane wypowiedzi na bazie danych użytkownika lub sesji |
| Aktualność informacji | Ograniczona do przeszukiwanej bazy; nie korzysta z danych spoza indeksu | Może wykorzystywać najnowsze, dynamicznie pobierane dane bez potrzeby trenowania modelu na nowo |
| Koszty i wydajność | Niskie koszty zasobów, szybki czas odpowiedzi, prosta architektura | Wyższe koszty (LLM), większe zużycie zasobów, nieco dłuższy czas uzyskania odpowiedzi (wielostopniowy pipeline) |
| Elastyczność odpowiedzi/wyjaśnienia | Ograniczona – użytkownik dostaje dokładne fragmenty, bez syntezy | Wysoka – LLM może wyjaśnić, streścić lub połączyć informacje z kilku źródeł dostosowując je do zapytania |
| Przykładowy workflow | Szukasz „polityka pracy zdalnej” – dostajesz fragmenty z dokumentu HR | Pytasz „Jakie są moje opcje pracy zdalnej w tym kwartale?” – system pobiera fragmenty dokumentacji, uwzględnia Twój staż i generuje zwięzłą odpowiedź |
Podsumowanie
Jak więc można wywnioskować, wyszukiwanie semantyczne koncentruje się na odnajdywaniu najbardziej pasujących istniejących informacji na podstawie znaczenia zapytania, natomiast RAG idzie o krok dalej – łączy tę metodę z generatywnym modelem językowym, aby tworzyć spójne i kontekstowe odpowiedzi oparte na znalezionych danych. Pierwsze jest idealne do szybkiego dostępu do dokumentów, a drugie gdy potrzebne są złożone odpowiedzi tworzone w ciągu.
Wykorzystanie Retrieval-Augmented Generation to wdrożenie organizacji w kompletnie nowy poziom zarządzania i wykorzystania zasobów wiedzy. Dzięki RAG można wykorzystać dobrodziejstwa istniejących modeli GenAI w połączeniu z własną dokumentacją firmową bez potrzeby kosztownego trenowania ponownego modelu. Wykorzystując chmurę AWS wdrożenie RAG staje się jeszcze prostsze i znacznie wygodniejsze, a czas dostarczenia nowości staje się naprawdę krótki.
Chcesz wdrożyć technologię RAG z chmura obliczeniową AWS w swojej organizacji? Skorzystaj z pomocy naszych specjalistów i otwórz się na GenAI już dziś! Skontaktuj się z nami na kontakt@lcloud.pl
