Przejdź do treści
RAGSZTUCZNA INTELIGENCJA
Sztuczna inteligencjaModele, ich obsługa i granice

RAG

Retrieval-Augmented Generation / generowanie wspomagane wyszukiwaniem

Wzorzec AI, w którym przed odpowiedzią LLM wyszukuje istotne dane w zewnętrznej bazie wiedzy. Znalezione fragmenty trafiają do kontekstu modelu, co ogranicza odpowiedzi oderwane od firmowych źródeł.

Po co to komu

Każe modelowi najpierw zajrzeć do firmowej bazy wiedzy, a dopiero potem odpowiadać — odpowiedzi opierają się na źródłach, które można wskazać, zamiast na pamięci modelu.

Czego brakuje bez tego

Bez wyszukiwania model odpowiada z pamięci treningowej: przekonująco, ale bywa że nieprawdziwie i zawsze bez znajomości danych firmy.

Kiedy się tego używa

W asystentach i wyszukiwarkach opartych na własnej dokumentacji, archiwum artykułów czy bazie ofert.

Jak tego używamy

Asystent odpowiada o ofercie firmy na podstawie aktualnych dokumentów, a nie wyłącznie wiedzy modelu.

Liczby, które warto znać

Sztuczna inteligencja w danych

65%

Odsetek ankietowanych Polaków deklarujących korzystanie z narzędzi AI według raportu „E-commerce w Polsce 2026”

IAB Polska2026Polska

470 000 000 000

IDC Worldwide AI and Generative AI Spending Guide 2026 V2 prognozuje, że europejskie wydatki na AI osiągną blisko 470 mld dolarów do 2030 roku

IDC09/2026Europa

470 000 000 000

Prognozowane całkowite wydatki na AI w Europie w 2030 roku według IDC Worldwide AI and Generative AI Spending Guide 2026 V2

IDC09/2026Europa

Liczby z tej samej dziedziny — zbieramy je w naszej bazie danych rynkowych.