☕️ Как устроен RAG: два шага к идеальному ответу

Представьте, что вы спрашиваете у ИИ-ассистента про новый фильм. Обычно он опирается на данные, «встроенные» в него во время обучения. Но если информация устарела или слишком специфична, ИИ может ошибиться. Тут на помощь приходит RAG.

RAG (Retrieval-Augmented Generation) — технология, позволяющая ИИ-моделям использовать внешние источники знаний для генерации более точных и актуальных ответов. В отличие от стандартного подхода, где модель обучается на фиксированном наборе данных, RAG динамически дополняет контекст запроса пользователя информацией из специализированных баз, не участвовавших в обучении модели. Это делает LLM «умнее» в конкретных областях без необходимости повторного обучения.

Как работает RAG?
Процесс RAG можно разбить на шесть этапов:

❶ Запрос пользователя
Пользователь задает вопрос через интерфейс LLM (например, текстовое поле или голосовой ввод). Запрос направляется на сервер.

❷ Преобразование в вектор и поиск
Сервер конвертирует запрос в векторное представление («переводит» ваш вопрос на свой язык) и отправляет его в систему поиска.

❸ Поиск релевантной информации
Система ищет ответы в ваших базах знаний: PDF-файлах, базах данных, репозитории кода, веб-страницах или API. Цель — найти самые актуальные данные для ответа.

❹ Обогащение контекста
Полученная информация возвращается на сервер, где добавляется к исходному запросу, создавая «обогащенный контекст».

❺ Генерация ответа LLM
Обогащенный контекст передается LLM (например, GPT, Gemini, Claude). Модель использует новые данные для формирования ответа.

❻ Возврат результата
Готовый ответ возвращается пользователю.

В чем преимущества?
— Всегда актуально: даже если помощник «не знал» чего-то раньше, он найдёт свежую информацию.
— Точность: подходит для сложных тем, где ошибаться нельзя — медицина, законы, наука.
— Не нужно учить заново: вместо того чтобы «переучивать» помощника на новые данные, просто обновляют источники информации.

Итог
RAG — это как дать умному помощнику шпаргалку с самой важной информацией. Он остаётся таким же быстрым и сообразительным, но теперь может помочь в любой области, где есть знания. Если вы когда-нибудь задумывались, как ИИ даёт точные ответы на специфические вопросы — теперь знаете секрет!

#ai #ByteByteGo

☕️ Контент как продукт: почему "создателям" нужны аналитика и обратная связь
(продуктовые размышления)

В роли менеджера продукта, в котором одни пользователи делают что-то для других (контент, товар, услугу - далее "продукт"), мне довелось побывать уже несколько раз. И я лишь утвердился в мысли, что моя задача — не просто дать инструменты создания продуктов внутри продукта, а предоставить «создателям» инструменты разработки "качественных продуктов" через применение продуктового подхода.
Такие инструменты должны охватывать весь продуктовый цикл — от анализа пользовательских потребностей до измерения эффективности и оптимизации взаимодействия с аудиторией.

Рассмотрим на примере BI-системы
Большинство таких систем обладают хорошей функциональностью создания (визуализаций, дашбордов). И почти все из коробки лишены инструментов аналитики, работы с обратной связью.
Авторы дашбордов часто не имеют прямой связи с аудиторией и не понимают, как их отчёты используют коллеги. А без обратной связи и данных о поведении пользователей их работа становится абстрактной, что ведёт к снижению качества их продукта - дашбордов.
Я внедрял несколько BI-систем и везде нам приходилось буквально дорабатывать в сторонке недостающие инструменты.

Продукт должен быть мостом между создателями и потребителями. Инвестируя в инструменты, которые помогают первым «чувствовать» потребности вторых, можно повысить качество всей экосистемы. Это не просто улучшение UX — это стратегия, которая превращает пользователей-создателей в со-продактов.

Когда создатели контента получают доступ к данным и инструментам взаимодействия, они начинают мыслить как продуктовые владельцы. Это повышает релевантность материалов, снижает нагрузку на поддержку и увеличивает вовлечённость аудитории.

Что можно внедрить?
❶ Аналитика использования
— Показатели популярности контента (просмотры, время взаимодействия, частота обновлений).
— Тепловые карты активности (например, какие элементы дашборда/документации чаще кликают).
— Интеграция с системами обратной связи (рейтинги, комментарии).

❷ Инструменты сбора потребностей
— Встроенные формы запросов обратной связи («Помог ли этот дашборд?», «Что улучшить в статье?»).
— Аналитика запросов поддержки: автоматическая группировка часто задаваемых вопросов для корректировки контента.

❸ Коммуникационные фичи
— Чаты, треды обсуждений или уведомления о новых комментариях.
— Функция «предложить изменения» для читателей/пользователей.

❹ Автоматизация и эксперименты
— A/B-тестирование версий контента (например, разные структуры документации).
— Рекомендации на основе данных: «Пользователи, которые открыли ваш дашборд, часто ищут X».

Когда «создатели» видят данные, они перестают угадывать. Они начинают думать как продакты: ставят гипотезы, тестируют, оптимизируют. Их контент перестает быть «просто отчетом» — он становится решением реальных задач пользователей.

Каждый спринт я стараюсь добавить фичи, которые помогают нашим пользователям-создателям чувствовать себя как продакты. Потому что когда один человек делает что-то классное для другого — это и есть суть хорошего продукта.

#pm #thoughts