RAG

Retrieval-Augmented Generation · Tekoäly

Lyhyesti

Tekniikka jossa tekoäly hakee relevanttia tietoa ennen vastaamista.

RAG (Retrieval-Augmented Generation) on tekniikka jossa tekoäly hakee ensin relevanttia tietoa ulkoisesta lähteestä ja sisällyttää sen kontekstiin ennen vastauksen generointia. Tämä vähentää hallusinaatioita merkittävästi koska malli vastaa oikean datan perusteella eikä muistinsa varassa. Vibekoodauksessa RAG on käytännössä Cursorin @codebase-haun ja dokumentaatiohakujen taustalla: kun kysyt koodista, työkalu hakee ensin relevantin koodin ja antaa sen mallille kontekstiksi. RAG on kevyempi vaihtoehto fine-tuningille — mallia ei tarvitse kouluttaa uudelleen.

Esimerkkejä

Cursor @codebase -haku käyttää RAG:ia: hakee relevantin koodin ennen vastausta

Dokumentaatiohaku tekoälyavustajassa — vastaa kirjaston oikean API:n perusteella

Yrityksen sisäinen tietopankki + LLM = RAG-pohjainen tukibotti

RAG vs fine-tuning: RAG hakee tiedon lennossa, fine-tuning opettaa sen malliin