AI Dashboard

LLM и RAG: От проблем к решениям

Полное руководство по Large Language Models, их ограничениям и тому, как RAG помогает создавать надежные ИИ-системы

Что такое LLM и почему это важно?

Large Language Models (LLM) — это ИИ-системы, обученные на огромных объемах текста для понимания и генерации человеческого языка.

Простая аналогия

LLM похож на очень образованного человека, который прочитал всю Википедию, миллионы статей и книг, запомнил все это и может цитировать по памяти. Он понимает контекст и может генерировать новые тексты на основе изученного.

Как работает LLM:

1

Обучение: Модель изучает миллиарды текстов из интернета

2

Анализ запроса: Понимает контекст вашего вопроса

3

Генерация ответа: Создает текст на основе изученных паттернов

Проблемы LLM: когда умный становится опасным

🚨 Проблема #1: Галлюцинации

LLM может уверенно сообщать выдуманную информацию, которая звучит очень правдоподобно.

Реальный пример галлюцинации:

Вопрос:

"Расскажи о книге 'Цифровая трансформация России' автора Петрова И.В."

Ответ LLM (неправильный):

"Книга 'Цифровая трансформация России' была написана Петровым И.В. в 2021 году. В ней автор анализирует развитие IT-сферы в России..."

Проблема:

Такой книги не существует, автор выдуман, но описание выглядит очень убедительно!

📅 Проблема #2: Устаревшие данные

LLM обучается на данных до определенной даты и не знает о свежих событиях.

Вопрос:

"Кто президент США в 2025 году?"

Ответ LLM:

"По состоянию на мой последний апдейт, президентом США был Джо Байден..."

Проблема:

Информация может быть устаревшей для быстро меняющихся событий

Проблема #3: Ошибки в вычислениях

Вопрос:

"Если я инвестирую 50,000 рублей под 8% годовых на 15 лет, сколько получу?"

Ответ LLM (с ошибкой):

"...вы получите примерно 145,000 рублей"

Правильный расчет:

~158,691 рубль (ошибка в 13,000+ рублей!)

Проблема #4: Отсутствие доступа к приватным данным

Вопрос сотрудника:

"Какие задачи у нас в проекте 'Модернизация склада' на этой неделе?"

Ответ LLM:

"Я не имею доступа к внутренним данным вашей компании..."

Проблема:

LLM не может работать с корпоративными данными, документами, CRM-системами

RAG: спасательный круг для LLM

RAG (Retrieval-Augmented Generation) — это технология, которая дает LLM возможность искать актуальную информацию в реальном времени перед генерацией ответа.

Аналогия: от библиотекаря к исследователю

LLM без RAG:

библиотекарь, отвечающий только по памяти

LLM с RAG:

исследователь с доступом к актуальной библиотеке и интернету

Как RAG решает проблемы LLM:

💡 Решение проблемы галлюцинаций

До RAG (с галлюцинациями):

"В iOS 18 добавили революционную функцию 'Smart Lock'..." (выдуманная информация!)

После RAG (с реальными данными):

"Согласно официальной документации Apple, основные функции iOS 18 включают: улучшенный Control Center, новые возможности экрана блокировки... Источник: apple.com/ios

📊 Решение проблемы актуальности данных

LLM без RAG:

"Курс доллара колеблется около 75-80 рублей..." (устаревшие данные)

LLM с RAG:

"По данным ЦБ РФ на 8 июня 2025 года, курс доллара составляет 89.45 рублей. Источник: cbr.ru, обновлено сегодня

Практические примеры применения RAG

🎓 Образовательная платформа

Вопрос студента:

"Как правильно использовать async/await с map() в JavaScript?"

LLM с RAG отвечает:

"Согласно нашему курсу 'JavaScript Advanced' (урок 15): используйте Promise.all() с map()...

const results = await Promise.all(
  items.map(async (item) => {...})
);

🏥 Медицинская справочная система

Вопрос:

"Какие побочные эффекты у препарата 'Метформин'?"

LLM с RAG:

"Согласно РЛС: тошнота (>10%), диарея (>10%), лактоацидоз (редко)... Обязательно проконсультируйтесь с врачом"

🏢 Корпоративная система

Вопрос сотрудника:

"Сколько отпускных дней у сотрудников в нашей компании?"

LLM с RAG:

"Согласно Положению об отпусках: 28 календарных дней основного отпуска + 7 дней дополнительного для цеха

📈 Финансовая аналитика

Вопрос инвестора:

"Какова текущая прибыль Apple за последний квартал?"

LLM с RAG:

"Согласно отчету Apple Q1 2025: выручка $123.9 млрд (+8% год к году). Источник: SEC filing

Когда использовать LLM, а когда RAG?

Используйте обычный LLM для:

  • Креативных задач — написание стихов, рассказов, идеи для маркетинга
  • Объяснения общих концепций — принципы работы блокчейна, фотосинтеза
  • Обработки текста — перевод, исправление грамматики, резюмирование

Используйте RAG для:

  • Фактической информации — данные о компаниях, технические спецификации
  • Работы с документами — корпоративные политики, инструкции, регламенты
  • Актуальной информации — новости, изменения в законодательстве, обновления

Практические советы по внедрению

🏗️ Создание RAG-системы: пошаговый план

1

Определите источники данных

Какие документы включить? Какие API использовать? Как часто обновлять?

2

Выберите технологический стек

Vector DB: Pinecone, Weaviate • LLM: OpenAI, Anthropic • Framework: LangChain

3

Подготовьте данные

Структурируйте документы, создайте метаданные, настройте индексацию

💰 Экономическое обоснование RAG

До RAG (служба поддержки):

  • • 50 обращений в день
  • • 15 минут на обращение
  • • Стоимость: 2000₽/час
  • Месячные затраты: ~250,000₽

После RAG:

  • • 70% обращений - ИИ автоматически
  • • 8 минут на сложные вопросы
  • • Освобожденное время операторов
  • Месячные затраты: ~85,000₽
Экономия: 165,000₽/месяц

Заключение: будущее ИИ-ассистентов

RAG превращает LLM из "умного болтуна" в надежного помощника, который дает точные ответы с указанием источников, работает с актуальными данными и снижает риск галлюцинаций на 80-90%.

Ключевой принцип успеха

LLM + RAG ≠ замена человека
LLM + RAG = усиление человеческих возможностей

Правильно настроенная RAG-система не заменяет экспертов, а помогает им работать эффективнее, предоставляя быстрый доступ к проверенной информации.

💡 Совет для начинающих

Начните с простой RAG-системы для одной конкретной задачи (например, FAQ по продукту), изучите результаты, а затем масштабируйте. Успех в ИИ — это итеративное улучшение, а не революция за один день.