Retrieval Augmented Generation (RAG) становится важным инструментом в развитии брендовых AI-чат-ботов и корпоративных LLM-систем. Эта технология позволяет расширить возможности моделей, обученных на публичных и лицензированных данных, за счёт подключения к актуальной и закрытой информации бренда без необходимости включать её в тренировочный набор.

RAG действует как мост между LLM и внутренними данными: она извлекает релевантные фрагменты из корпоративных хранилищ и подаёт их в модель в качестве контекста для ответа. Это решает две ключевые задачи — актуализацию информации (особенно важную в быстро меняющейся среде) и защиту приватных данных, которые нельзя напрямую встроить в модель.

Как отмечает Хьюго Лорио из The Brandtech Group, данные бренда, находящиеся в облаке, «по умолчанию недоступны» для LLM — если только не использовать такие механизмы, как RAG, которые позволяют сделать эти данные доступными при сохранении контроля. Это особенно актуально для издателей и маркетологов, разрабатывающих кастомные AI-решения для поддержки пользовательского опыта, персонализации и автоматизации.