Miért tűnik sok RAG rendszer megbízhatatlannak?
Sok csapat épít egy RAG chatbotot, egy napig teszteli, majd azt mondja: „a RAG nem működik.” Valójában a RAG nagyon jól működik — csak akkor, ha a pipeline jól van megtervezve.
A RAG akkor bukik el, ha a retrieval rossz kontextust hoz vissza, ha a prompt engedi a hallucinációt, vagy ha a rendszer nem kezeli jól a bizonytalanságot. A fine-tuningot pedig gyakran túl korán adják hozzá — és ha a retrieval rossz, a fine-tuning csak stabilabban teszi rosszá a választ.
A cél: gyors tisztaság, nem kreativitás
Egy RAG rendszer nem arról szól, hogy új dolgokat találjon ki. Hanem arról, hogy a saját dokumentumaidból adjon választ. Itt a pontosság, visszakövethetőség és konzisztencia fontosabb, mint a szép stílus.
A legjobb RAG asszisztensek szigorúak: ha nincs kontextus, azt mondják, hogy nem tudják. A fine-tuningnak ezt a viselkedést kell erősítenie — nem felülírnia.
A valós RAG pipeline (egyszerűsítve)
Sokan úgy gondolják, hogy a RAG = „vektor keresés + GPT”. A valóságban a jó RAG egy teljes pipeline:
- Dokumentum tisztítás + chunkolás stratégia
- Embedding + indexelés (vektor adatbázis)
- Query átírás (opcionális, de nagyon hasznos)
- Retrieval (hibrid, több-lépéses, rerankelt)
- Kontextus szűrés (token limit + relevancia)
- Válaszgenerálás szigorú utasításokkal
- Utóellenőrzés (források, refusal, biztonsági szabályok)
Retrieval típusok (és miért kell több mint egy)
A retrieval a RAG motorja. Különböző használati esetekhez más retrieval típus kell — és a kombinálás gyakran jobb pontosságot ad.
- Dense retrieval (vektor keresés): jelentés alapú kereséshez
- Sparse retrieval (BM25 / kulcsszó): pontos kifejezésekhez
- Hibrid retrieval: a kettő kombinációja
- Multi-query retrieval: több átfogalmazott lekérdezés generálása
- Rerankelt retrieval: második modell újrarendezi a találatokat
- Parent-child retrieval: chunk + dokumentum hierarchia jobb kontextushoz
Mikor segít a fine-tuning a RAG-ben (és mikor nem)?
A fine-tuning nem javítja meg a rossz retrieval-t. Nem tud hiányzó kontextust varázsolni. Ha a retrieval irreleváns chunkokat hoz vissza, a modell magabiztosan fog rosszat válaszolni.
A fine-tuning akkor segít, ha a modellt viselkedésre akarod tanítani: szigorú refusal, strukturált format, márka hangnem, domain nyelvezet.
- ✅ Jó: szigorú refusal ("nincs kontextus → nincs válasz")
- ✅ Jó: konzisztens formátum (táblák, bullet listák, JSON)
- ✅ Jó: hangnem + terminológia
- ❌ Rossz: tudás „betöltése” a modellbe
- ❌ Rossz: retrieval hibák tréninggel való javítása
A legbiztonságosabb út: viselkedést finomhangolni, nem tudást
A profi RAG rendszerek úgy kezelik a fine-tuningot, mint viselkedés-erősítést. A tudás a dokumentumokban marad — a modell azt tanulja meg, hogyan viselkedjen a rendszerben.
Így az asszisztens őszinte marad, és a tudás frissítése is egyszerű: dokumentumot frissítesz, nem modellt tréningelsz újra.
Gyakorlati RAG fine-tuning sablon
Olyan adat kell, ami tartalmaz: jó példákat, refusal példákat, részleges kontextus példákat, és „trükkös” kérdéseket. Minden mintának a rendszer szabályait kell tanítania.
SYSTEM:
Te egy szigorú RAG asszisztens vagy.
SZABÁLYOK:
- CSAK a megadott kontextusból válaszolj.
- Ha nincs válasz a kontextusban, mondd: "A megadott dokumentumok alapján nem tudom."
- Ne találj ki semmit.
- Legyen rövid és strukturált.
USER:
Kérdés: {{KÉRDÉS}}
KONTEXTUS:
"""
{{VISSZAKERETT_KONTEXTUS}}
"""
ASSISTANT:
{{IDEÁLIS_HELYES_VÁLASZ}}Mit mérj, mielőtt élesbe rakod?
Középhaladó csapatok gyakran értékelés nélkül rakják ki a RAG-et — majd meglepődnek, hogy a felhasználók elvesztik a bizalmat. Egy egyszerű evaluation loop kötelező.
- Kontextus relevancia (jó chunk jött vissza?)
- Groundedness (a válasz passzol a kontextushoz?)
- Refusal pontosság (akkor tagad, amikor kell?)
- Hallucináció arány (kitalált tények?)
- Sebesség + költség (valós felhasználóknak jó?)
Kulcs gondolat
A RAG fine-tuning nem tudást ad a modellnek — fegyelmet tanít: helyes válasz kontextussal, és helyes refusal kontextus nélkül.
Szeretnél egy éles, megbízható RAG rendszert a cégednek?
Olyan RAG asszisztenseket építünk, amik stabil retrieval pipeline-t, evaluation rendszert és biztonságos fine-tuningot használnak — hogy az AI mindig pontos és megbízható legyen.
Kapcsolat
