Retrieval-Augmented Generation v praxi: architektura a úskalí
RAG (Retrieval-Augmented Generation) se stal standardním přístupem pro nasazení LLM v enterprise prostředí, kde je potřeba pracovat s proprietárními daty. Na papíře to vypadá jednoduše — uložíte dokumenty, vyhledáte relevantní kontext a předáte ho modelu. V praxi je to podstatně složitější.
Chunking strategie zásadně ovlivňuje kvalitu odpovědí. Příliš malé chunky ztrácejí kontext, příliš velké zase zahrnují irelevantní informace. Používáme hierarchický chunking s překryvem a metadata obohacením — každý chunk nese informaci o svém zdroji, kapitole a okolním kontextu.
Výběr embedding modelu je další kritické rozhodnutí. Pro český jazyk jsme dosáhli nejlepších výsledků s multilinguálními modely doplněnými o domain-specific fine-tuning. Hybridní vyhledávání kombinující sémantické embeddingy s BM25 keyword search konzistentně překonává čistě vektorové řešení.
Největším úskalím v praxi bývá hallucination management. Implementujeme vícestupňovou verifikaci — grounding check ověřuje, že odpověď je podložena nalezenými dokumenty, a confidence scoring umožňuje systému odmítnout odpověď, pokud si není dostatečně jistý.
← Další články