Retrieval (Wyszukiwanie) – proces pobierania dokumentów w systemach RAG.

Proces pobierania dokumentów w systemach Retrieval-Augmented Generation (RAG) polega na selektywnym wyszukiwaniu i ekstrakcji informacji z zewnętrznych baz danych lub repozytoriów tekstowych w celu wsparcia generowania treści przez modele językowe. Procedura ta zapewnia, że generowane odpowiedzi są oparte na aktualnych i relewantnych źródłach, co podnosi dokładność i wiarygodność wyników. W praktyce oznacza to identyfikację dokumentów najściślej powiązanych z zapytaniem użytkownika, które następnie są wykorzystywane jako kontekst wejściowy dla modelu generującego tekst.

W systemach RAG proces ten jest często realizowany za pomocą metody opartej na wektorowym reprezentowaniu danych, gdzie zapytania oraz dokumenty są kodowane w postaci wielowymiarowych wektorów. Następnie stosuje się techniki porównywania tych wektorów, takie jak wyszukiwanie najbliższych sąsiadów (nearest neighbor search), aby odnaleźć najbardziej odpowiednie i użyteczne dokumenty. Dzięki temu model nie tylko generuje odpowiedź na podstawie wzorców językowych, lecz także korzysta z konkretnych danych, co poprawia trafność i spójność dostarczanej informacji.

Integralnym elementem procesu jest również efektywne zarządzanie pamięcią i indeksami dokumentów, które umożliwiają szybki dostęp do wymaganych fragmentów w czasie rzeczywistym. Połączenie mechanizmu wyszukiwania z generowaniem tekstu sprawia, że systemy RAG są szczególnie przydatne w zastosowaniach wymagających precyzyjnych i kontekstualnych odpowiedzi, takich jak asystenci wirtualni, narzędzia do analizy danych czy systemy wspomagające decyzje.