8 RAG arhitektura za AI inženjere: Od osnova do naprednih rešenja

Retrieval-Augmented Generation (RAG) predstavlja ključnu paradigmu u savremenim AI sistemima, kombinujući moć velikih jezičkih modela (LLM) sa eksternim znanjem iz baza podataka. Umesto da se oslanja samo na parametre modela, RAG prvo pretražuje relevantne dokumente ili podatke, pa ih generiše odgovor koristeći taj kontekst. Ovo rešava probleme kao što su halucinacije, zastareli podaci i ograničeno znanje modela.

Za AI inženjere, RAG je neizbežan alat u aplikacijama poput chatbotova, preporučivača sadržaja ili analitičkih alata. Postoje brojne varijante RAG arhitektura, prilagođene različitim scenarijima. U nastavku istražujemo 8 ključnih, sa objašnjenjima i praktičnim upotrebama – od jednostavnih do kompleksnih.

1. Naivni RAG

Najjednostavnija implementacija, koja pronalazi dokumente isključivo na osnovu vektorske sličnosti između ugrađivanja (embeddings) upita i pohranjenih ugrađivanja u vektorskoj bazi (npr. Pinecone ili FAISS).

• Kako radi: Upit se ugrađuje pomoću modela poput Sentence Transformers, traži se top-k sličnih dokumenata, pa šalje LLM-u za generisanje.
• Najbolje za: Jednostavne, činjenične upite gde je direktno semantičko podudaranje dovoljno, poput "Šta je Python?" u korporativnoj bazi znanja.
• Prednosti: Brz i lak za implementaciju (LangChain ili LlamaIndex). Mana: Loše radi za upite sa sinonimima ili složenim kontekstom.

2. Multimodalni RAG

Proširuje naivni RAG za više modaliteta – obrađuje tekst, slike, audio ili video pomoću multimodalnih embeddinga (npr. CLIP ili BLIP).

• Kako radi: Upit (tekstualni) se mapira na više modaliteta, pretražuje hibridnu bazu, pa kombinuje rezultate.
• Idealno za: Zadatke preklapanja modaliteta, poput "Opisati ovu sliku sa istorijskim kontekstom" u muzeju ili e-commerceu (tekst + slike proizvoda).
• Prednosti: Bogatiji kontekst; korisno za tvoje AI vesti sa slikama ili videima.

3. HyDE (Hypothetical Document Embeddings)

Rešava problem kada upiti nisu semantički slični dokumentima – generiše hipotetički "odgovorni" dokument iz upita pre pretrage.

• Kako radi: LLM (npr. GPT-4) kreira hipotetički dokument ("Kako radi kvantno računarstvo?"), ugrađuje ga i traži slične stvarne dokumente.
• Upotreba: Upiti sa apstraktnim terminima, poput tehničkih objašnjenja u inženjerskoj dokumentaciji.
• Prednosti: Povećava recall za 10-20% u testovima; super za web scraping scenarije.

4. Korigujući RAG (Corrective RAG)

Validira pronađene rezultate poredjenjem sa pouzdanim izvorima, poput web pretrage ili fakt-cheking API-ja.

• Kako radi: Nakon inicijalne pretrage, proverava ažurnost (npr. preko Google Search API) i filtrira/koriguje sadržaj pre slanja LLM-u.
• Upotreba: Ažurne informacije, npr. "Cena Bitcoina danas?" u finansijskim botovima.
• Prednosti: Smanjuje halucinacije; idealno za tvoje AI news sajt gde su podaci vremenski osetljivi.

5. Grafički RAG (Graph RAG)

Pretvara pronađeni sadržaj u graf znanja (entiteti + relacije) koristeći Neo4j ili NetworkX.

• Kako radi: Ekstraktuje entitete/relacije iz dokumenata, gradi graf i šalje strukturirani kontekst LLM-u.
• Upotreba: Rezonovanje nad relacijama, poput "Kako su povezani Tesla i Einstein?" u istorijskim bazama.
• Prednosti: Bolje za kompleksne upite; korisno za tvoje istorijske ili astronomske sadržaje.

6. Hibridni RAG

Kombinuje gustu vektorsku pretragu sa graf-baziranom ili ključno-rečnom pretragom u jednom cevovodu.

• Kako radi: Vektorska pretraga za semantiku + BM25 za ključne reči + graf za relacije; rangira rezultate.
• Upotreba: Kada treba i nestrukturirani tekst i relacije, npr. preporuke članaka na tvom sajtu.
• Prednosti: Viši precision; fleksibilan za hibridne baze podataka.

7. Adaptivni RAG

Dinamički odlučuje o strategiji: jednostavno pronalaženje ili višestepeni lanac rezonovanja.

• Kako radi: Router model (npr. finetuned LLM) razbija kompleksne upite na pod-upite i iterativno pretražuje.
• Upotreba: Složeni upiti poput "Analiziraj uticaj AI na astronomiju" – deli na podteme.
• Prednosti: Optimizuje performanse; štedi resurse za jednostavne slučajeve.

8. Agentni RAG

Koristi AI agente sa planiranjem (ReAct, Chain-of-Thought), memorijom i alatima za orchestraciju.

• Kako radi: Agent planira korake: pretraga, API pozivi (npr. Wolfram Alpha), kombinovanje rezultata.
• Upotreba: Kompleksni workflow-ovi, poput "Pronađi i sumiraj najnovije AI paper-e o RAG-u sa slikama".
• Prednosti: Najfleksibilniji; savršen za agent-based sisteme poput AutoGen.

Zaključak: Kako izabrati i implementirati RAG arhitekturu

Ovih 8 RAG varijanti čine spektar od osnovnih do naprednih rešenja, omogućavajući AI inženjerima da prilagode sisteme specifičnim potrebama – od brzine i jednostavnosti (Naivni RAG) do dubokog rezonovanja (Agentni RAG). Ključni benefiti uključuju smanjenje halucinacija za 30-50%, bolju ažurnost i skalabilnost.

Za početak, testiraj sa LangChain ili Haystack na tvojim podacima (npr. AI vesti). Počni sa Naivnim ili Hibridnim, pa skaliraj. U budućnosti, očekuj integracije sa multimodalnim LLM-ovima poput GPT-4o. Implementiraj iterativno, meri метrike (hit rate, faithfulness) i eksperimentiši!

Izvor: x.com