Poradnik 8: Wprowadzenie do RAG (czat z własnymi dokumentami)

Autor: Jakub Rusinowski · Ostatnia aktualizacja: 10 lipca 2026

Retrieval Augmented Generation (RAG) pozwala modelowi LLM odpowiadać na pytania w oparciu o Twoje własne, prywatne dane (pliki PDF, notatki, e-maile).

W tym przewodniku

• Jak to działa
• Po co używać RAG?

Retrieval Augmented Generation (RAG) pozwala modelowi LLM odpowiadać na pytania w oparciu o Twoje własne, prywatne dane (pliki PDF, notatki, e-maile).

Jak to działa

1. Wczytanie: Twoje dokumenty tekstowe są dzielone na małe fragmenty (chunki). 2. Embedding: każdy fragment jest zamieniany na wektor (listę liczb) reprezentujący jego znaczenie. 3. Wyszukiwanie: gdy zadajesz pytanie, system znajduje najbardziej podobne fragmenty. 4. Generowanie: fragmenty są wysyłane do LLM wraz z Twoim pytaniem.

Po co używać RAG?

• Dokładność: ogranicza halucynacje, osadzając AI w faktach.
• Prywatność: Twoje dane pozostają lokalnie.
• Kontekst: AI zna rzeczy, których nie było w danych treningowych (np. szczegóły Twojego konkretnego projektu).

← Wszystkie przewodniki | Sprawdź zgodność GPU