RAG

Co je RAG?

RAG (Retrieval-Augmented Generation) je architektonický vzor, který kombinuje velký jazykový model (LLM) s dynamickým vyhledáváním ve firemních dokumentech a datech. Namísto aby model odpovídal jen z toho, co se naučil při tréninku (což vede k „halucinacím” a neaktuálním informacím), RAG nejprve najde relevantní pasáže v interních dokumentech a teprve potom je pošle modelu jako kontext pro generování odpovědi.

Technická architektura RAG:

1. Indexace — dokumenty se rozdělí na menší chunky (typicky 200–500 slov)
2. Vektorizace (embeddings) — každý chunk se převede na numerický vektor
3. Uložení — vektory se uloží do vektorové databáze (Pinecone, Qdrant, pgvector)
4. Query — uživatelská otázka se také převede na vektor
5. Retrieval — najdou se top-K nejpodobnější chunky
6. Generation — LLM vygeneruje odpověď s kontextem z nalezených chunků

V českém B2B kontextu RAG řeší bolest typu „kde máme tu směrnici o cestovních náhradách?” nebo „jaké ceny jsme účtovali firmě XYZ za poslední 3 roky?” — odpověď vzniká přímo z firemních dokumentů, s citací zdroje.

Kdy se používá

RAG je klíčová technologie pro:

• Firemní chatboty odpovídající z interních dokumentů
• Sémantické vyhledávání ve smlouvách, směrnicích, wiki
• Automatizaci podpory — první linie odpovídá na základě knowledge base
• Analýzu velkých archivů (right-to-erasure GDPR audit)

Viz modul Soubory, modul Smlouvy a stránku AI.

Související pojmy

• AI Agent — agent často používá RAG jako jeden z nástrojů. Viz /cs/slovnik/ai-agent.
• MCP — protokol pro připojení RAG systému k agentovi. Viz /cs/slovnik/mcp.
• OCR — naskenované dokumenty se před RAG indexací musí OCR-ovat. Viz /cs/slovnik/ocr.

V Modulario

Modulario používá RAG nad dokumenty v modulu Soubory a Smlouvy — kdo potřebuje odpověď, položí otázku v přirozeném jazyce a systém odpoví s odkazy na konkrétní dokumenty. Indexace probíhá automaticky po nahrání souboru.

Interní RAG infrastruktura Modulario zaručuje, že data zákazníka se nikdy nepoužívají k trénování modelů ani neopouštějí EU infrastrukturu. Zákazník vidí, z kterých dokumentů AI čerpala informace, a může omezit zdroje přes RBAC nebo ReBAC.