Що таке RAG-агент?
Для початку визначимо, що таке ШІ-агент. Важлива відмінність від простої програми полягає в тому, що ШІ-агент — це система, здатна приймати рішення. Він аналізує ситуацію та самостійно обирає найкращий спосіб дій.
Стандартні чат-боти — це найпростіша форма таких агентів. Їхня мета — знайти відповідь у заздалегідь підготовленій базі знань. Але якщо інформації там немає або вона застаріла, проявляються два фундаментальні обмеження базових великих мовних моделей (LLM):
- Загальновідомо, що ШІ-агенти та LLM загалом схильні до «галюцинацій» — тобто до тенденції генерувати правдоподібні, але іноді хибні події чи відповіді, які не відповідають реальному світу.
- А застарілі знання — це явище, за якого LLM відповідає інформацією, на якій її навчали. Наприклад, якщо набір даних був зібраний у 2023 році, а сьогодні 2025 рік, LLM нічого не знає про події після 2023 року.
Retrieval-Augmented Generation (RAG), або генерація, доповнена пошуком, — це архітектура, створена для вирішення цих проблем.
Уявіть, що ви даєте своєму ШІ-асистенту ключ від корпоративної бібліотеки та доступ до інтернету. Перш ніж відповісти на запитання, він може звернутися до цих джерел, знайти актуальну інформацію і лише після цього сформулювати відповідь.
Агентський RAG — це наступний крок. Йдеться не просто про доступ до бібліотеки, а про наявність інтелекту, щоб вирішувати, коли і як нею користуватися.
RAG ШІ-агент самостійно аналізує запит. Якщо питання просте («Який у вас графік роботи?»), він відповість миттєво. Якщо ж воно складне («Порівняйте характеристики вашого нового продукту з моделлю конкурента, анонсованою вчора»), він зрозуміє, що потрібно звернутися до зовнішніх джерел.
Для довідки: Фінтех-компанія Klarna представила власного ШІ-асистента на базі OpenAI — за перший місяць він обробив дві третини всіх чатів служби підтримки Klarna. Його робота була еквівалентна праці 700 штатних співробітників. Оцінений прибуток — 40 мільйонів доларів США.
Еволюція ШІ-асистентів
"Під капотом": Як ми створюємо RAG ШІ-агента
Створення такого агента може здатися складним, але сучасні інструменти дозволяють зібрати його, наче конструктор. Давайте коротко пройдемося ключовими етапами без глибокого занурення в технічні деталі:
Крок 1: Підготовка робочого простору
Перш ніж найняти цифрового «співробітника», потрібно підготувати для нього середовище. У нашому випадку ми використовуємо фреймворк n8n, розгорнутий у Docker-контейнері.
n8n — це візуальний конструктор робочих процесів, де ми можемо з'єднувати різні блоки (модулі ШІ, бази даних, API) в єдиний процес, не пишучи складного коду.
Ми створюємо новий робочий процес і додаємо перший блок — Chat Trigger. Це «вхідні двері» нашого офісу: він отримує повідомлення від користувача і запускає всю подальшу логіку.
Крок 2: Інтеграція з OpenAI
Тепер нашому агенту потрібен інтелект. Як його «мозок» ми будемо використовувати одну з великих мовних моделей (LLM) від OpenAI. Для цього додаємо блок OpenAI Agent.
Після додавання API-ключа ми з'єднуємо наш «вхід» (Chat Trigger) з «мозком» (OpenAI Agent). Тепер, коли користувач напише «Привіт», система передасть це повідомлення в OpenAI, яка згенерує відповідь, наприклад: «Привіт! Чим можу допомогти?». Наш базовий чат-бот готовий.
Навчаємо агента пам'ятати: від короткострокової пам'яті до довгострокових знань
Один з головних недоліків базового чат-бота — відсутність пам'яті. Кожна його відповідь не залежить від попередніх.
«Пам'ять — це здатність ШІ-системи зберігати, відтворювати та використовувати минулі дані й досвід.»
Проведемо експеримент:Ми скажемо боту: «Моє ім'я Олексій». Він відповість: «Приємно познайомитись, Олексій!». Але якщо потім ми запитаємо «Як мене звати?», він скаже щось на кшталт: «Вибачте, я не маю доступу до особистої інформації».
Він уже забув попередню розмову.
Щоб це виправити, ми додаємо короткострокову пам'ять. У нашому конструкторі це блок Memory Store, який ми налаштовуємо на зберігання останніх 5 повідомлень.Тепер, коли ми повторимо діалог, агент запам'ятає моє ім'я, оскільки ці дані зберігаються в контексті поточної розмови.
Для бізнесу це критично важливо. Клієнт не хоче повторювати свою проблему кожному новому оператору, і так само він не хоче повторювати її чат-боту в кожному новому повідомленні.
Звісно, це лише пам'ять на одну сесію. Щоб агент пам'ятав клієнта між розмовами, потрібна довгострокова пам'ять — векторна база даних. Це складніша технологія, яку ми розглянемо в наступних статтях.
Головний виклик для ШІ: Боротьба із застарілими знаннями та «галюцинаціями»
Тепер, коли наш агент має «мозок» і пам'ять, розв'яжемо головну проблему — його обмежені знання. Продемонструємо це на простому прикладі.
Запитаємо нашого чат-бота, хто є президентом США у 2025 році. Він відповість:
«...Мої знання оновлювалися востаннє в жовтні 2023 року. Президентом Сполучених Штатів є Джо Байден.»
Ця відповідь неправдива, оскільки у 2025 році президентом є Дональд Трамп. Бот не обманює навмисно; він просто не має доступу до новішої інформації.
Щоб розв'язати цю проблему, ми дамо нашому RAG ШІ-агенту новий інструмент — доступ до інтернету. Для цього ми інтегруємо SERP API.
SERP API — це сервіс, який дозволяє нашій програмі робити пошукові запити в Google та отримувати результати в машинозчитуваному форматі.
Ми додаємо цей інструмент до нашого агента. Тепер, коли ми поставимо те саме питання: «Зараз 2025 рік. Хто президент США?», відбудеться наступне:
- Агентська логіка: ШІ-агент аналізує запит і розуміє, що його власні знання (до 2023 року) застаріли для точної відповіді.
- Прийняття рішення: Він вирішує використати доступний йому інструмент — пошук в інтернеті.
- Дія: Агент автоматично формулює пошуковий запит і надсилає його через SERP API.
- Генерація відповіді: Отримавши актуальну інформацію з пошуку, він генерує правильну відповідь: «Станом на 2025 рік, президентом Сполучених Штатів є Дональд Трамп.»
У цьому й полягає суть агентської RAG-архітектури: не просто сліпий пошук, а свідоме рішення про необхідність перевірки даних.
Як усе це працює разом: Демонстрація агентської RAG-архітектури
Підсумуємо повний шлях запиту в нашій системі:
- Тригер: Користувач надсилає повідомлення.
- LLM (Мозок): Мовна модель аналізує запит.
- Пам'ять: Агент перевіряє контекст поточної розмови.
- Рішення: Агент вирішує, чи достатньо його наявних знань, чи потрібно використати інструмент.
- Інструмент (Пошук): За потреби агент робить запит до SERP API.
- Синтез: Агент об'єднує всі дані (з пам'яті, власних знань та результатів пошуку) і генерує фінальну відповідь.
- Відповідь: Користувач отримує точну та актуальну інформацію.
Поєднання пам'яті з доступом до інтернету перетворює чат-бота з простого автовідповідача на повноцінного співробітника, здатного вирішувати реальні бізнес-завдання.
Для довідки: У своєму фінансовому звіті за третій квартал 2024 року Microsoft зазначила, що дохід від Azure та інших хмарних сервісів зріс на 31%. Компанія заявила, що 7 процентних пунктів цього зростання були безпосередньо пов'язані з попитом на послуги ШІ.
Враховуючи, що хмарний підрозділ є одним з основних джерел доходу Microsoft, ШІ зміг принести мільярди доларів додаткового доходу лише за один квартал.
Висновок: від рутинної автоматизації до стратегічної переваги
У цій статті ми пройшли шлях від базового чат-бота до повноцінного RAG ШІ-агента. Ми додали йому пам'ять, щоб розмови стали природними, і надали доступ до інтернету, щоб його знання завжди були актуальними.
Вибір між стандартним чат-ботом і агентським RAG — це не питання «поганого» проти «хорошого». Це питання вибору правильного інструменту для конкретного бізнес-завдання.
- Стандартні чат-боти залишаються чудовим рішенням для масової автоматизації простих, повторюваних процесів.
- Агентський RAG стає незамінним, коли бізнесу потрібна гнучкість, вміння працювати з динамічними даними та здатність вирішувати складні, неструктуровані проблеми.
Розуміння цієї еволюції дозволяє компаніям будувати комплексну стратегію впровадження ШІ, де кожен інструмент відіграє свою роль, приносячи максимальну користь.
Якщо ви готові обговорити, які завдання у вашому бізнесі готові до переходу на наступний рівень автоматизації, забронюйте консультацію з CEO Олексієм Гурбичем.
