RAG w systemach enterprise — kiedy ma sens, a kiedy nie
15 września 2025 · 6 min czytania
Retrieval-Augmented Generation to nie „magiczny search”. Zobacz, jak sensownie połączyć LLM z wiedzą firmową, API i polityką bezpieczeństwa.
Najważniejsze wnioski
- RAG ma sens, gdy macie jakościowe źródła wiedzy i jasny przypadek użycia — nie jako zamiennik wyszukiwarki.
- Chunking i metadane decydują o trafności odpowiedzi bardziej niż sam wybór modelu.
- RODO i ISO 27001 wymagają audytu: skąd pochodzi cytat, kto ma dostęp do indeksu.
- Koszty tokenów rosną szybko — monitoring i cache są częścią architektury.
- Pilotaż na reprezentatywnym zbiorze dokumentów przed skalowaniem na całą organizację.
W artykule
Kiedy RAG ma sens
Duże bazy wiedzy (polityki, instrukcje, oferty, historia ticketów), potrzeba odpowiedzi w języku naturalnym z odniesieniem do źródła, ograniczenie halucynacji względem czystego LLM. Mniej sensu: mały, dobrze ustrukturyzowany FAQ — tam wystarczy wyszukiwarka.
Architektura warstwowa
Warstwa ingestii (ETL dokumentów), embeddingi, wektorowa baza (pgvector, Qdrant itd.), orchestrator zapytań z filtrami metadanych, warstwa LLM z guardrails. Osobno: ewaluacja jakości (golden questions) i logowanie promptów.
Bezpieczeństwo i compliance
Maskowanie PII przed indeksacją, role dostępu do kolekcji, środowisko izolowane (VPC / on-prem), retencja logów. Umowy z dostawcą modelu — czy dane uczą model, gdzie są przetwarzane.
Co możesz zrobić dalej
- Wypisz 3–5 przypadków użycia i metryki sukcesu (czas, trafność, koszt).
- Zmapuj źródła danych i klasyfikację wrażliwości.
- Przygotuj zestaw 20–50 pytań testowych z oczekiwanymi fragmentami źródła.
- Zaplanuj PoC na jednym procesie (np. onboarding, support L2).