[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"portal-settings:stajic:ru":3,"post:what-is-rag-the-simplest-explanation-of-how-it-works:ru":38,"related:post:what-is-rag-the-simplest-explanation-of-how-it-works:ru:1":1635,"public-menus:all":1722},{"statusCode":4,"data":5,"message":37},200,{"tenantId":6,"lang":7,"defaultLang":8,"siteUrl":9,"contactEmail":10,"brandName":11,"logoUrl":12,"siteName":11,"siteDescription":13,"ogImage":10,"robotsIndex":14,"socialLinks":10,"reservedSlugs":10,"seoPolicy":15},"stajic","ru","de","https:\u002F\u002Fstajic.de",null,"Stajic Platform","\u002FLogo_Planet.svg","Stajic Portal",true,{"branding":16,"relatedContent":17,"crossDomainLinks":18},{"logoUrl":12},{"enabled":14},[19,22,25,28,31,34],{"url":20,"label":21,"isActive":14,"showInFooter":14,"includeInSameAs":14},"https:\u002F\u002Ffigure.rocks","figure.rocks",{"url":23,"label":24,"isActive":14,"showInFooter":14,"includeInSameAs":14},"https:\u002F\u002Floving.rocks","loving.rocks",{"url":26,"label":27,"isActive":14,"showInFooter":14,"includeInSameAs":14},"https:\u002F\u002Fbazify.com","bazify.com",{"url":29,"label":30,"isActive":14,"showInFooter":14,"includeInSameAs":14},"https:\u002F\u002Fbazify.de","bazify.de",{"url":32,"label":33,"isActive":14,"showInFooter":14,"includeInSameAs":14},"https:\u002F\u002Fbazify.at","bazify.at",{"url":35,"label":36,"isActive":14,"showInFooter":14,"includeInSameAs":14},"https:\u002F\u002Fbazify.ba","bazify.ba","Portal settings resolved",{"statusCode":4,"data":39,"message":1634},{"id":40,"title":41,"slug":42,"content":43,"contentJson":44,"excerpt":708,"featuredImage":709,"featuredImageAlt":710,"featuredImageCaption":10,"featuredImageTitle":10,"featuredImageCopyright":10,"featuredImageAuthor":10,"featuredImageSourceUrl":10,"featuredImageLicense":10,"featuredImageIsAiGenerated":193,"status":711,"publishedAt":712,"createdAt":713,"updatedAt":714,"seoLocalePaths":715,"categories":724,"author":749,"translations":754},"478","Что такое RAG? Самое простое объяснение того, как это работает","what-is-rag-the-simplest-explanation-of-how-it-works","\u003Cp>RAG звучит сложно, потому что сложно само название. Идея — нет. RAG просто означает: прежде чем ИИ ответит, он сначала ищет релевантную информацию в источнике знаний и передаёт эту информацию языковой модели.\u003C\u002Fp>\n\u003Caside class=\"editorjs-callout editorjs-callout--info my-6 rounded-xl border p-5 border-blue-300 bg-blue-50 dark:border-blue-900 dark:bg-blue-950\u002F20\" role=\"note\">\u003Cstrong class=\"block mb-2 text-gray-900 dark:text-gray-100\">RAG в одном предложении\u003C\u002Fstrong>\u003Cdiv class=\"text-gray-700 dark:text-gray-200\">\u003Cstrong>RAG — это этап, на котором ИИ ищет полезную информацию в базе знаний, прежде чем LLM напишет ответ.\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Faside>\n\u003Cp>Представьте LLM как умного человека, сидящего за столом. RAG — это библиотекарь, который приносит нужную страницу из нужной книги. Затем LLM читает эту страницу и отвечает вам.\u003C\u002Fp>\n\u003Cnav class=\"editorjs-toc\" data-editorjs-toc=\"true\" aria-label=\"Содержание\">\u003Cstrong class=\"editorjs-toc__title\">Содержание\u003C\u002Fstrong>\u003Col class=\"editorjs-toc__list editorjs-toc__list--depth-0\">\u003Cli class=\"editorjs-toc__item\">\u003Ca href=\"#section-5\" class=\"editorjs-toc__link\">Сначала: что делает LLM?\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\u003Cli class=\"editorjs-toc__item\">\u003Ca href=\"#section-10\" class=\"editorjs-toc__link\">Затем: что такое база знаний?\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\u003Cli class=\"editorjs-toc__item\">\u003Ca href=\"#section-15\" class=\"editorjs-toc__link\">Так что же на самом деле делает RAG?\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\u003Cli class=\"editorjs-toc__item\">\u003Ca href=\"#section-19\" class=\"editorjs-toc__link\">Очень простой пример\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\u003Cli class=\"editorjs-toc__item\">\u003Ca href=\"#section-25\" class=\"editorjs-toc__link\">Теперь важная часть: RAG — это не текущее состояние\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\u003Cli class=\"editorjs-toc__item\">\u003Ca href=\"#section-30\" class=\"editorjs-toc__link\">Что такое база данных состояний?\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\u003Cli class=\"editorjs-toc__item\">\u003Ca href=\"#section-36\" class=\"editorjs-toc__link\">Как три части работают вместе\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\u003Cli class=\"editorjs-toc__item\">\u003Ca href=\"#section-40\" class=\"editorjs-toc__link\">Всегда ли RAG использует векторную базу данных?\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\u003Cli class=\"editorjs-toc__item\">\u003Ca href=\"#section-45\" class=\"editorjs-toc__link\">Что такое эмбеддинг, простыми словами?\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\u003Cli class=\"editorjs-toc__item\">\u003Ca href=\"#section-50\" class=\"editorjs-toc__link\">RAG — это тоже не память\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\u003Cli class=\"editorjs-toc__item\">\u003Ca href=\"#section-54\" class=\"editorjs-toc__link\">Реальный игровой пример: PUBG Ally\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\u003Cli class=\"editorjs-toc__item\">\u003Ca href=\"#section-60\" class=\"editorjs-toc__link\">Один полный пример\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\u003Cli class=\"editorjs-toc__item\">\u003Ca href=\"#section-64\" class=\"editorjs-toc__link\">Зачем вообще использовать RAG?\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\u003Cli class=\"editorjs-toc__item\">\u003Ca href=\"#section-68\" class=\"editorjs-toc__link\">Чего RAG не гарантирует\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\u003Cli class=\"editorjs-toc__item\">\u003Ca href=\"#section-72\" class=\"editorjs-toc__link\">Самая простая ментальная модель для запоминания\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\u003Cli class=\"editorjs-toc__item\">\u003Ca href=\"#section-75\" class=\"editorjs-toc__link\">Заключение\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\u003Cli class=\"editorjs-toc__item\">\u003Ca href=\"#section-79\" class=\"editorjs-toc__link\">Часто задаваемые вопросы\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\u003Cli class=\"editorjs-toc__item\">\u003Ca href=\"#section-81\" class=\"editorjs-toc__link\">Глоссарий\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\u003Cli class=\"editorjs-toc__item\">\u003Ca href=\"#section-83\" class=\"editorjs-toc__link\">Первоисточники\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\u003C\u002Fol>\u003C\u002Fnav>\n\u003Ch2 id=\"section-5\">Сначала: что делает LLM?\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>LLM — это часть, которая понимает язык и порождает язык. Она может прочитать ваш вопрос, понять инструкции, сравнить информацию, что-то объяснить и написать ответ.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Но LLM не знает автоматически, что сейчас находится в базе данных вашей компании, в вашей игровой сессии, в ваших личных документах или в файле, созданном пять минут назад.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Она знает только то, что уже заложено в модель, плюс ту информацию, которую приложение передаёт ей в текущем запросе.\u003C\u002Fp>\n\u003Caside class=\"editorjs-callout editorjs-callout--note my-6 rounded-xl border p-5 border-gray-300 bg-gray-50 dark:border-gray-700 dark:bg-gray-900\u002F40\" role=\"note\">\u003Cstrong class=\"block mb-2 text-gray-900 dark:text-gray-100\">Простое правило\u003C\u002Fstrong>\u003Cdiv class=\"text-gray-700 dark:text-gray-200\">LLM \u003Cstrong>думает и пишет\u003C\u002Fstrong>. Она не владеет автоматически всеми вашими текущими данными.\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Faside>\n\u003Ch2 id=\"section-10\">Затем: что такое база знаний?\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>База знаний — это просто информация, которую приложение может искать.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Она может содержать PDF-файлы, руководства, документацию по продукту, статьи поддержки, контракты, правила игры, данные об оружии, внутренние документы компании, записи базы данных или другой текст.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>База знаний может быть локальной на вашей машине. Она может быть на сервере. Она может быть в векторной базе данных. Она также может быть построена из обычных файлов. RAG не означает Интернет.\u003C\u002Fp>\n\u003Caside class=\"editorjs-callout editorjs-callout--success my-6 rounded-xl border p-5 border-emerald-300 bg-emerald-50 dark:border-emerald-900 dark:bg-emerald-950\u002F20\" role=\"note\">\u003Cstrong class=\"block mb-2 text-gray-900 dark:text-gray-100\">Важно\u003C\u002Fstrong>\u003Cdiv class=\"text-gray-700 dark:text-gray-200\">\u003Cstrong>RAG не требует Интернета.\u003C\u002Fstrong> Информация может быть полностью локальной.\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Faside>\n\u003Ch2 id=\"section-15\">Так что же на самом деле делает RAG?\u003C\u002Fh2>\n\u003Csection class=\"editorjs-process my-6\">\u003Ch3 class=\"mb-3 text-lg font-semibold\">Весь процесс RAG\u003C\u002Fh3>\u003Cdiv class=\"flex flex-col sm:flex-row gap-3\">\u003Cdiv class=\"editorjs-process__step min-w-0 flex-1 rounded-xl border border-gray-200 dark:border-gray-700 p-4\">\u003Cdiv class=\"text-xs font-semibold text-gray-500 dark:text-gray-400\">1\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 font-semibold text-gray-900 dark:text-gray-100\">1. Вы задаёте вопрос\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 text-sm text-gray-600 dark:text-gray-300\">Например: какие боеприпасы использует это оружие?\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"editorjs-process__arrow shrink-0 self-center text-xl text-gray-400 rotate-90 sm:rotate-0\" aria-hidden=\"true\">→\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"editorjs-process__step min-w-0 flex-1 rounded-xl border border-gray-200 dark:border-gray-700 p-4\">\u003Cdiv class=\"text-xs font-semibold text-gray-500 dark:text-gray-400\">2\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 font-semibold text-gray-900 dark:text-gray-100\">2. RAG ищет в базе знаний\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 text-sm text-gray-600 dark:text-gray-300\">Система ищет небольшие фрагменты информации, наиболее релевантные вашему вопросу.\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"editorjs-process__arrow shrink-0 self-center text-xl text-gray-400 rotate-90 sm:rotate-0\" aria-hidden=\"true\">→\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"editorjs-process__step min-w-0 flex-1 rounded-xl border border-gray-200 dark:border-gray-700 p-4\">\u003Cdiv class=\"text-xs font-semibold text-gray-500 dark:text-gray-400\">3\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 font-semibold text-gray-900 dark:text-gray-100\">3. RAG передаёт эти фрагменты LLM\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 text-sm text-gray-600 dark:text-gray-300\">LLM получает вопрос плюс найденную информацию.\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"editorjs-process__arrow shrink-0 self-center text-xl text-gray-400 rotate-90 sm:rotate-0\" aria-hidden=\"true\">→\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"editorjs-process__step min-w-0 flex-1 rounded-xl border border-gray-200 dark:border-gray-700 p-4\">\u003Cdiv class=\"text-xs font-semibold text-gray-500 dark:text-gray-400\">4\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 font-semibold text-gray-900 dark:text-gray-100\">4. LLM пишет ответ\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 text-sm text-gray-600 dark:text-gray-300\">Она использует найденную информацию как контекст для ответа.\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fsection>\n\u003Cp>Вот и всё, что такое RAG.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Полное название — Retrieval-Augmented Generation. Retrieval означает поиск релевантной информации. Augmented означает добавление этой информации в контекст модели. Generation означает, что LLM пишет окончательный ответ.\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2 id=\"section-19\">Очень простой пример\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Представьте, что у вас есть локальная база знаний об игре.\u003C\u002Fp>\n\u003Cdiv class=\"overflow-x-auto\">\u003Ctable class=\"w-full border-collapse\">\u003Cthead>\u003Ctr>\u003Cth class=\"border border-gray-300 px-4 py-2 text-left font-semibold\">База знаний содержит\u003C\u002Fth>\u003Cth class=\"border border-gray-300 px-4 py-2 text-left font-semibold\">Пример\u003C\u002Fth>\u003C\u002Ftr>\u003C\u002Fthead>\u003Ctbody>\u003Ctr>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-2\">Оружие\u003C\u002Ftd>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-2\">AKM использует патроны 7.62 мм\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-2\">Лечебные предметы\u003C\u002Ftd>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-2\">Аптечка восстанавливает здоровье\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-2\">Приспособления\u003C\u002Ftd>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-2\">Это приспособление работает с этим оружием\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-2\">Правила карты\u003C\u002Ftd>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-2\">Эта зона ведёт себя таким образом\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003C\u002Ftbody>\u003C\u002Ftable>\u003C\u002Fdiv>\n\u003Cp>Вы спрашиваете: «Какие патроны использует AKM?»\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>RAG ищет в базе знаний и находит запись об AKM. Он передаёт этот небольшой фрагмент информации LLM. Затем LLM отвечает: «AKM использует патроны 7.62 мм».\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>LLM не нужна была вся база данных. RAG принёс только полезную часть.\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2 id=\"section-25\">Теперь важная часть: RAG — это не текущее состояние\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Именно здесь многие объяснения становятся запутанными.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>RAG обычно даёт ИИ знания. Система состояний даёт ИИ факты о том, что верно прямо сейчас.\u003C\u002Fp>\n\u003Csection class=\"editorjs-comparison my-6\">\u003Ch3 class=\"mb-3 text-lg font-semibold\">Знания против текущего состояния\u003C\u002Fh3>\u003Cdiv class=\"overflow-x-auto\">\u003Ctable class=\"w-full border-collapse\">\u003Cthead>\u003Ctr>\u003Cth class=\"border border-gray-300 bg-gray-50 px-4 py-3 text-left dark:border-gray-700 dark:bg-gray-900\">\u003C\u002Fth>\u003Cth class=\"border border-gray-300 bg-gray-50 px-4 py-3 text-left font-semibold dark:border-gray-700 dark:bg-gray-900\">RAG \u002F знания\u003C\u002Fth>\u003Cth class=\"border border-gray-300 bg-gray-50 px-4 py-3 text-left font-semibold dark:border-gray-700 dark:bg-gray-900\">Текущее состояние\u003C\u002Fth>\u003C\u002Ftr>\u003C\u002Fthead>\u003Ctbody>\u003Ctr>\u003Cth class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 text-left font-semibold dark:border-gray-700\">Оружие\u003C\u002Fth>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 dark:border-gray-700\">\u003C\u002Ftd>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 dark:border-gray-700\">\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Cth class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 text-left font-semibold dark:border-gray-700\">Боеприпасы\u003C\u002Fth>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 dark:border-gray-700\">\u003C\u002Ftd>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 dark:border-gray-700\">\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Cth class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 text-left font-semibold dark:border-gray-700\">Здоровье\u003C\u002Fth>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 dark:border-gray-700\">\u003C\u002Ftd>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 dark:border-gray-700\">\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Cth class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 text-left font-semibold dark:border-gray-700\">Противник\u003C\u002Fth>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 dark:border-gray-700\">\u003C\u002Ftd>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 dark:border-gray-700\">\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003C\u002Ftbody>\u003C\u002Ftable>\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fsection>\n\u003Caside class=\"editorjs-callout editorjs-callout--warning my-6 rounded-xl border p-5 border-amber-300 bg-amber-50 dark:border-amber-900 dark:bg-amber-950\u002F20\" role=\"note\">\u003Cstrong class=\"block mb-2 text-gray-900 dark:text-gray-100\">Не смешивайте эти две вещи\u003C\u002Fstrong>\u003Cdiv class=\"text-gray-700 dark:text-gray-200\">RAG отвечает: \u003Cstrong>Что вообще верно?\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr>Состояние отвечает: \u003Cstrong>Что верно прямо сейчас?\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Faside>\n\u003Ch2 id=\"section-30\">Что такое база данных состояний?\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>База данных состояний или хранилище состояний — это просто место, где приложение хранит текущие факты.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>В игре движок уже знает такие вещи, как ваше здоровье, позиция, инвентарь, боеприпасы, текущая миссия, nearby objects и статус противника. Система ИИ может предоставить выбранные части этого состояния модели.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>В бизнес-приложении та же идея может быть базой данных заказов, записью клиента, статусом проекта или текущим значением датчика.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Состояние создаётся самим приложением по мере происходящих событий. Если вы теряете здоровье, игра обновляет значение здоровья. Если вы подбираете боеприпасы, инвентарь меняется. Если заказ оплачен, бизнес-система меняет статус заказа.\u003C\u002Fp>\n\u003Caside class=\"editorjs-callout editorjs-callout--info my-6 rounded-xl border p-5 border-blue-300 bg-blue-50 dark:border-blue-900 dark:bg-blue-950\u002F20\" role=\"note\">\u003Cstrong class=\"block mb-2 text-gray-900 dark:text-gray-100\">Простое правило\u003C\u002Fstrong>\u003Cdiv class=\"text-gray-700 dark:text-gray-200\">Приложение создаёт и обновляет \u003Cstrong>состояние\u003C\u002Fstrong>. RAG ищет \u003Cstrong>знания\u003C\u002Fstrong>. LLM использует и то, и другое, чтобы решить, что сказать или сделать.\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Faside>\n\u003Ch2 id=\"section-36\">Как три части работают вместе\u003C\u002Fh2>\n\u003Csection class=\"editorjs-process my-6\">\u003Ch3 class=\"mb-3 text-lg font-semibold\">LLM + состояние + RAG\u003C\u002Fh3>\u003Cdiv class=\"grid grid-cols-1 md:grid-cols-2 xl:grid-cols-3 gap-4\">\u003Cdiv class=\"editorjs-process__step min-w-0  rounded-xl border border-gray-200 dark:border-gray-700 p-4\">\u003Cdiv class=\"text-xs font-semibold text-gray-500 dark:text-gray-400\">1\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 font-semibold text-gray-900 dark:text-gray-100\">1. Текущее состояние\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 text-sm text-gray-600 dark:text-gray-300\">Приложение сообщает ИИ, что верно сейчас: здоровье 41%, АКМ экипирован, 23 патрона.\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"editorjs-process__step min-w-0  rounded-xl border border-gray-200 dark:border-gray-700 p-4\">\u003Cdiv class=\"text-xs font-semibold text-gray-500 dark:text-gray-400\">2\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 font-semibold text-gray-900 dark:text-gray-100\">2. RAG\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 text-sm text-gray-600 dark:text-gray-300\">Система извлекает полезные знания: как работает оружие, какой предмет для лечения доступен или соответствующее правило.\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"editorjs-process__step min-w-0  rounded-xl border border-gray-200 dark:border-gray-700 p-4\">\u003Cdiv class=\"text-xs font-semibold text-gray-500 dark:text-gray-400\">3\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 font-semibold text-gray-900 dark:text-gray-100\">3. LLM\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 text-sm text-gray-600 dark:text-gray-300\">Модель получает вопрос, текущее состояние и извлечённые знания.\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"editorjs-process__step min-w-0  rounded-xl border border-gray-200 dark:border-gray-700 p-4\">\u003Cdiv class=\"text-xs font-semibold text-gray-500 dark:text-gray-400\">4\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 font-semibold text-gray-900 dark:text-gray-100\">4. Рассуждение\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 text-sm text-gray-600 dark:text-gray-300\">LLM объединяет эти входные данные и решает, какой ответ или действие высокого уровня имеет смысл.\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"editorjs-process__step min-w-0  rounded-xl border border-gray-200 dark:border-gray-700 p-4\">\u003Cdiv class=\"text-xs font-semibold text-gray-500 dark:text-gray-400\">5\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 font-semibold text-gray-900 dark:text-gray-100\">5. Приложение\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 text-sm text-gray-600 dark:text-gray-300\">Если требуется действие, приложение или игровой движок выполняет его и снова обновляет состояние.\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fsection>\n\u003Cp>Итак, базовая архитектура такова:\u003C\u002Fp>\n\u003Caside class=\"editorjs-callout editorjs-callout--note my-6 rounded-xl border p-5 border-gray-300 bg-gray-50 dark:border-gray-700 dark:bg-gray-900\u002F40\" role=\"note\">\u003Cstrong class=\"block mb-2 text-gray-900 dark:text-gray-100\">Самая простая архитектура\u003C\u002Fstrong>\u003Cdiv class=\"text-gray-700 dark:text-gray-200\">\u003Cstrong>Состояние = что верно сейчас\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr>\u003Cstrong>RAG = полезные знания\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr>\u003Cstrong>LLM = понимает, рассуждает и пишет\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr>\u003Cstrong>Приложение = выполняет реальное действие\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Faside>\n\u003Ch2 id=\"section-40\">Всегда ли RAG использует векторную базу данных?\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Нет.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Векторная база данных — это распространённый способ построения семантического поиска, но это не определение RAG.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Важна именно выборка: система находит релевантную внешнюю информацию и добавляет её в контекст LLM до генерации ответа.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Например, File Search от OpenAI может работать с файлами, хранящимися в векторных хранилищах. Файлы разбиваются на более мелкие части, чтобы система могла извлечь фрагменты, релевантные вопросу. Это одна из реализаций той же базовой идеи.\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2 id=\"section-45\">Что такое эмбеддинг, простыми словами?\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Вам не нужно понимать эмбеддинги, чтобы понять RAG.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Но простая версия такова: эмбеддинг — это числовое представление смысла. Он помогает поисковой системе находить текст, концептуально похожий, даже когда слова не совпадают точно.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Например, обычный поиск по ключевым словам может искать точные слова «ремонт автомобиля». Семантический поиск также может понять, что «починить мою машину» относится к похожей теме.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Это делает эмбеддинги полезными для RAG, но RAG также может использовать поиск по ключевым словам, запросы к базе данных или гибрид нескольких методов.\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2 id=\"section-50\">RAG — это тоже не память\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Память — это ещё одна концепция, которую часто смешивают с RAG.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Память — это обычно информация, которую система хранит о предыдущих взаимодействиях или предыдущих событиях. RAG — это механизм, используемый для извлечения релевантных знаний, когда они нужны.\u003C\u002Fp>\n\u003Cdiv class=\"overflow-x-auto\">\u003Ctable class=\"w-full border-collapse\">\u003Cthead>\u003Ctr>\u003Cth class=\"border border-gray-300 px-4 py-2 text-left font-semibold\">Часть\u003C\u002Fth>\u003Cth class=\"border border-gray-300 px-4 py-2 text-left font-semibold\">Простое значение\u003C\u002Fth>\u003C\u002Ftr>\u003C\u002Fthead>\u003Ctbody>\u003Ctr>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-2\">LLM\u003C\u002Ftd>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-2\">Часть, которая понимает и генерирует язык\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-2\">RAG\u003C\u002Ftd>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-2\">Часть, которая ищет релевантные знания перед ответом\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-2\">База знаний\u003C\u002Ftd>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-2\">Информация, которую может искать RAG\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-2\">Состояние\u003C\u002Ftd>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-2\">Что верно прямо сейчас в приложении или мире\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-2\">Память\u003C\u002Ftd>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-2\">Информация, сохранённая от предыдущих взаимодействий или событий\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-2\">Инструмент \u002F действие\u003C\u002Ftd>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-2\">Что-то, что ИИ может вызвать или попросить приложение сделать\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-2\">Контекст\u003C\u002Ftd>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-2\">Информация, в настоящее время помещённая перед LLM для этого запроса\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003C\u002Ftbody>\u003C\u002Ftable>\u003C\u002Fdiv>\n\u003Ch2 id=\"section-54\">Реальный игровой пример: PUBG Ally\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>PUBG Ally — полезный пример, потому что он делает разницу видимой.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>KRAFTON описывает состояние живого матча как отдельный источник истины. Игра предоставляет текущие факты через инструменты наблюдения: текущее оружие, боеприпасы, здоровье, статус безопасной зоны, ближайшие предметы и боевую ситуацию.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Поиск знаний — это другая задача. Система может использовать курированные знания об оружии, модулях, предметах и правилах. NVIDIA ACE Game Agent SDK также предоставляет отдельный RAG API для извлечения знаний из баз данных, созданных разработчиками.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Это даёт нам чёткое разделение: игровой движок сообщает, что происходит сейчас, извлечение предоставляет релевантные знания, а языковая модель решает, что означают эти сведения.\u003C\u002Fp>\n\u003Caside class=\"editorjs-referral my-6\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Ffigure.rocks\u002Fblog\u002Fpubg-ally-shows-why-ai-teammates-need-two-brains-fast-reflexes-and-slow-reasoning\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" class=\"flex flex-col sm:flex-row gap-4 rounded-xl border border-gray-200 dark:border-gray-700 p-4 transition hover:border-primary-500\">\u003Cdiv class=\"min-w-0 flex-1\">\u003Cstrong class=\"block text-lg text-gray-900 dark:text-gray-100\">PUBG Ally показывает, почему ИИ-напарникам нужны два мозга: быстрые рефлексы и медленное рассуждение\u003C\u002Fstrong>\u003Cp class=\"mt-2 text-sm text-gray-600 dark:text-gray-300\">Практический игровой пример, показывающий, как живое состояние, языковое рассуждение и детерминированное управление на стороне игры могут работать вместе.\u003C\u002Fp>\u003Cspan class=\"mt-3 inline-flex text-sm font-medium text-primary-600 dark:text-primary-400\">Читать статью об архитектуре PUBG Ally →\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fa>\u003C\u002Faside>\n\u003Ch2 id=\"section-60\">Один полный пример\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Представьте, что вы говорите ИИ-напарнику: «У меня мало здоровья. Нам атаковать?»\u003C\u002Fp>\n\u003Csection class=\"editorjs-process my-6\">\u003Ch3 class=\"mb-3 text-lg font-semibold\">Что происходит дальше\u003C\u002Fh3>\u003Cdiv class=\"grid grid-cols-1 md:grid-cols-2 xl:grid-cols-3 gap-4\">\u003Cdiv class=\"editorjs-process__step min-w-0  rounded-xl border border-gray-200 dark:border-gray-700 p-4\">\u003Cdiv class=\"text-xs font-semibold text-gray-500 dark:text-gray-400\">1\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 font-semibold text-gray-900 dark:text-gray-100\">Состояние\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 text-sm text-gray-600 dark:text-gray-300\">Игра сообщает: здоровье 24%, рядом один враг, доступны два лечебных предмета.\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"editorjs-process__step min-w-0  rounded-xl border border-gray-200 dark:border-gray-700 p-4\">\u003Cdiv class=\"text-xs font-semibold text-gray-500 dark:text-gray-400\">2\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 font-semibold text-gray-900 dark:text-gray-100\">RAG\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 text-sm text-gray-600 dark:text-gray-300\">Система знаний извлекает соответствующие правила для лечебного предмета и, возможно, информацию о текущем оружии или тактическом механизме.\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"editorjs-process__step min-w-0  rounded-xl border border-gray-200 dark:border-gray-700 p-4\">\u003Cdiv class=\"text-xs font-semibold text-gray-500 dark:text-gray-400\">3\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 font-semibold text-gray-900 dark:text-gray-100\">LLM\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 text-sm text-gray-600 dark:text-gray-300\">Модель объединяет ваш запрос, текущее состояние и извлечённые знания.\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"editorjs-process__step min-w-0  rounded-xl border border-gray-200 dark:border-gray-700 p-4\">\u003Cdiv class=\"text-xs font-semibold text-gray-500 dark:text-gray-400\">4\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 font-semibold text-gray-900 dark:text-gray-100\">Решение\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 text-sm text-gray-600 dark:text-gray-300\">Она приходит к выводу, что сначала вылечиться безопаснее, чем атаковать немедленно.\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"editorjs-process__step min-w-0  rounded-xl border border-gray-200 dark:border-gray-700 p-4\">\u003Cdiv class=\"text-xs font-semibold text-gray-500 dark:text-gray-400\">5\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 font-semibold text-gray-900 dark:text-gray-100\">Инструмент \u002F игровой движок\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 text-sm text-gray-600 dark:text-gray-300\">Агент запрашивает допустимое игровое действие, например перемещение в укрытие или использование лечебного предмета.\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"editorjs-process__step min-w-0  rounded-xl border border-gray-200 dark:border-gray-700 p-4\">\u003Cdiv class=\"text-xs font-semibold text-gray-500 dark:text-gray-400\">6\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 font-semibold text-gray-900 dark:text-gray-100\">Новое состояние\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 text-sm text-gray-600 dark:text-gray-300\">Игра выполняет действие и сообщает агенту обновлённую ситуацию.\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fsection>\n\u003Cp>RAG не управлял персонажем. База данных состояний не рассуждала. LLM не меняла игру напрямую. У каждой части была одна задача.\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2 id=\"section-64\">Зачем вообще использовать RAG?\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Потому что помещать каждый документ, правило и запись базы данных в каждый промпт было бы медленно, дорого и часто запутанно.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>RAG позволяет системе выбирать только ту информацию, которая полезна для текущего вопроса.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Это также позволяет обновлять базу знаний без переобучения всей языковой модели. Измените документ или базу данных, перестройте или обновите индекс при необходимости, и следующее извлечение сможет использовать более новую информацию.\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2 id=\"section-68\">Чего RAG не гарантирует\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>RAG может улучшить обоснованность, но он не делает ответ автоматически правильным.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Этап извлечения может найти не тот документ. Правильный документ может быть устаревшим. LLM может неправильно понять хорошие доказательства. Или текущее состояние могло измениться.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Поэтому надёжная система должна отдельно проверять извлечение, актуальность состояния и итоговое рассуждение модели.\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2 id=\"section-72\">Самая простая ментальная модель для запоминания\u003C\u002Fh2>\n\u003Csection class=\"editorjs-comparison my-6\">\u003Ch3 class=\"mb-3 text-lg font-semibold\">Представьте систему ИИ как человека за столом\u003C\u002Fh3>\u003Cdiv class=\"overflow-x-auto\">\u003Ctable class=\"w-full border-collapse\">\u003Cthead>\u003Ctr>\u003Cth class=\"border border-gray-300 bg-gray-50 px-4 py-3 text-left dark:border-gray-700 dark:bg-gray-900\">\u003C\u002Fth>\u003Cth class=\"border border-gray-300 bg-gray-50 px-4 py-3 text-left font-semibold dark:border-gray-700 dark:bg-gray-900\">Аналогия\u003C\u002Fth>\u003Cth class=\"border border-gray-300 bg-gray-50 px-4 py-3 text-left font-semibold dark:border-gray-700 dark:bg-gray-900\">Система ИИ\u003C\u002Fth>\u003C\u002Ftr>\u003C\u002Fthead>\u003Ctbody>\u003Ctr>\u003Cth class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 text-left font-semibold dark:border-gray-700\">Человек думает\u003C\u002Fth>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 dark:border-gray-700\">\u003C\u002Ftd>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 dark:border-gray-700\">\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Cth class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 text-left font-semibold dark:border-gray-700\">Поиск справочника\u003C\u002Fth>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 dark:border-gray-700\">\u003C\u002Ftd>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 dark:border-gray-700\">\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Cth class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 text-left font-semibold dark:border-gray-700\">Книги на полке\u003C\u002Fth>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 dark:border-gray-700\">\u003C\u002Ftd>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 dark:border-gray-700\">\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Cth class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 text-left font-semibold dark:border-gray-700\">Текущая приборная панель или панель инструментов\u003C\u002Fth>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 dark:border-gray-700\">\u003C\u002Ftd>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 dark:border-gray-700\">\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Cth class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 text-left font-semibold dark:border-gray-700\">Заметки с прошлых встреч\u003C\u002Fth>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 dark:border-gray-700\">\u003C\u002Ftd>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 dark:border-gray-700\">\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Cth class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 text-left font-semibold dark:border-gray-700\">Выполнение действий в реальном мире\u003C\u002Fth>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 dark:border-gray-700\">\u003C\u002Ftd>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 dark:border-gray-700\">\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003C\u002Ftbody>\u003C\u002Ftable>\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fsection>\n\u003Caside class=\"editorjs-callout editorjs-callout--success my-6 rounded-xl border p-5 border-emerald-300 bg-emerald-50 dark:border-emerald-900 dark:bg-emerald-950\u002F20\" role=\"note\">\u003Cstrong class=\"block mb-2 text-gray-900 dark:text-gray-100\">Если вы запомните только это\u003C\u002Fstrong>\u003Cdiv class=\"text-gray-700 dark:text-gray-200\">\u003Cstrong>LLM = мозг.\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr>\u003Cstrong>RAG = библиотекарь.\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr>\u003Cstrong>База знаний = библиотека.\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr>\u003Cstrong>Состояние = то, что приборная панель показывает прямо сейчас.\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr>\u003Cstrong>Инструменты = руки, которые могут реально что-то сделать.\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Faside>\n\u003Ch2 id=\"section-75\">Заключение\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>RAG становится гораздо менее загадочным, когда его части разделены.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>LLM понимает и генерирует язык. Приложение поддерживает текущее состояние. База знаний хранит информацию. RAG находит полезную часть этой информации и помещает её в контекст LLM. Инструменты или приложение выполняют реальные действия.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Это базовая архитектура, лежащая в основе многих современных ИИ-ассистентов и агентов.\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2 id=\"section-79\">Часто задаваемые вопросы\u003C\u002Fh2>\n\u003Csection class=\"editorjs-faq my-6 rounded-xl border border-gray-200 p-5 dark:border-gray-700\">\u003Ch3 class=\"mb-3 text-lg font-semibold\">RAG простыми словами\u003C\u002Fh3>\u003Cdiv id=\"faq1\" class=\"border-t border-gray-200 py-4 first:border-t-0 dark:border-gray-700\">\u003Ch4 class=\"font-semibold text-gray-900 dark:text-gray-100\">Что такое RAG простыми словами?\u003C\u002Fh4>\u003Cdiv class=\"mt-2 text-gray-600 dark:text-gray-300\">RAG — это этап, на котором ИИ ищет релевантную информацию в источнике знаний, прежде чем языковая модель напишет свой ответ.\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv id=\"faq2\" class=\"border-t border-gray-200 py-4 first:border-t-0 dark:border-gray-700\">\u003Ch4 class=\"font-semibold text-gray-900 dark:text-gray-100\">Нужен ли RAG доступ в Интернет?\u003C\u002Fh4>\u003Cdiv class=\"mt-2 text-gray-600 dark:text-gray-300\">Нет. База знаний может быть полностью локальной на вашем компьютере или сервере.\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv id=\"faq3\" class=\"border-t border-gray-200 py-4 first:border-t-0 dark:border-gray-700\">\u003Ch4 class=\"font-semibold text-gray-900 dark:text-gray-100\">RAG — это то же самое, что база данных?\u003C\u002Fh4>\u003Cdiv class=\"mt-2 text-gray-600 dark:text-gray-300\">Нет. База данных или файлы содержат информацию. RAG — это процесс извлечения, который находит полезную часть и передаёт её LLM.\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv id=\"faq4\" class=\"border-t border-gray-200 py-4 first:border-t-0 dark:border-gray-700\">\u003Ch4 class=\"font-semibold text-gray-900 dark:text-gray-100\">RAG — это то же самое, что память?\u003C\u002Fh4>\u003Cdiv class=\"mt-2 text-gray-600 dark:text-gray-300\">Нет. Память обычно хранит предыдущие взаимодействия или события. RAG извлекает релевантные знания, когда они нужны.\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv id=\"faq5\" class=\"border-t border-gray-200 py-4 first:border-t-0 dark:border-gray-700\">\u003Ch4 class=\"font-semibold text-gray-900 dark:text-gray-100\">Является ли текущее состояние приложения частью RAG?\u003C\u002Fh4>\u003Cdiv class=\"mt-2 text-gray-600 dark:text-gray-300\">Не обязательно. Текущее состояние обычно получают напрямую из приложения или хранилища состояний. RAG лучше понимать как извлечение из источника знаний.\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv id=\"faq6\" class=\"border-t border-gray-200 py-4 first:border-t-0 dark:border-gray-700\">\u003Ch4 class=\"font-semibold text-gray-900 dark:text-gray-100\">Делает ли RAG ответы ИИ правильными?\u003C\u002Fh4>\u003Cdiv class=\"mt-2 text-gray-600 dark:text-gray-300\">Нет. Он может предоставить лучшие доказательства, но извлечение всё ещё может быть ошибочным или устаревшим, и LLM всё ещё может рассуждать неправильно.\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fsection>\n\u003Ch2 id=\"section-81\">Глоссарий\u003C\u002Fh2>\n\u003Csection class=\"editorjs-glossary my-6 rounded-xl border border-gray-200 dark:border-gray-700 p-5\">\u003Ch3 class=\"mb-3 text-lg font-semibold\">Основные термины\u003C\u002Fh3>\u003Cdl>\u003Cdiv id=\"llm\" class=\"border-t border-gray-200 dark:border-gray-700 py-3 first:border-t-0\">\u003Cdt class=\"font-semibold text-gray-900 dark:text-gray-100\">LLM\u003C\u002Fdt>\u003Cdd class=\"mt-1 text-gray-600 dark:text-gray-300\">Языковая модель, которая понимает и генерирует текст и может рассуждать над информацией, помещённой в её контекст.\u003C\u002Fdd>\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv id=\"rag\" class=\"border-t border-gray-200 dark:border-gray-700 py-3 first:border-t-0\">\u003Cdt class=\"font-semibold text-gray-900 dark:text-gray-100\">RAG\u003C\u002Fdt>\u003Cdd class=\"mt-1 text-gray-600 dark:text-gray-300\">Retrieval-Augmented Generation (генерация с дополненной выборкой): извлечение релевантной внешней информации и добавление её в контекст модели перед генерацией ответа.\u003C\u002Fdd>\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv id=\"knowledge-base\" class=\"border-t border-gray-200 dark:border-gray-700 py-3 first:border-t-0\">\u003Cdt class=\"font-semibold text-gray-900 dark:text-gray-100\">База знаний\u003C\u002Fdt>\u003Cdd class=\"mt-1 text-gray-600 dark:text-gray-300\">Файлы, документы, записи или другая информация, по которой может выполняться поиск при извлечении.\u003C\u002Fdd>\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv id=\"state\" class=\"border-t border-gray-200 dark:border-gray-700 py-3 first:border-t-0\">\u003Cdt class=\"font-semibold text-gray-900 dark:text-gray-100\">Состояние\u003C\u002Fdt>\u003Cdd class=\"mt-1 text-gray-600 dark:text-gray-300\">Текущие факты о приложении, системе или мире в определённый момент.\u003C\u002Fdd>\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv id=\"context\" class=\"border-t border-gray-200 dark:border-gray-700 py-3 first:border-t-0\">\u003Cdt class=\"font-semibold text-gray-900 dark:text-gray-100\">Контекст\u003C\u002Fdt>\u003Cdd class=\"mt-1 text-gray-600 dark:text-gray-300\">Информация, которая в данный момент предоставляется языковой модели для одного запроса или шага рассуждения.\u003C\u002Fdd>\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv id=\"embedding\" class=\"border-t border-gray-200 dark:border-gray-700 py-3 first:border-t-0\">\u003Cdt class=\"font-semibold text-gray-900 dark:text-gray-100\">Эмбеддинг\u003C\u002Fdt>\u003Cdd class=\"mt-1 text-gray-600 dark:text-gray-300\">Числовое представление смысла, которое может помочь семантическому поиску находить концептуально похожую информацию.\u003C\u002Fdd>\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fdl>\u003C\u002Fsection>\n\u003Ch2 id=\"section-83\">Первоисточники\u003C\u002Fh2>\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fplatform.openai.com\u002Fdocs\u002Fapi-reference\u002Fvector-stores-files\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" class=\"editorjs-link-tool block border border-gray-200 dark:border-gray-700 rounded-lg p-4 transition text-gray-900 dark:text-gray-100 hover:border-primary-500 hover:bg-primary-50 dark:hover:bg-gray-900 hover:text-gray-900 dark:hover:text-gray-100\">\u003Cstrong class=\"block font-semibold\">OpenAI — Файлы векторного хранилища\u003C\u002Fstrong>\u003Cp class=\"text-sm text-gray-600 dark:text-gray-400\">Официальная документация, показывающая, как файлы можно прикреплять к векторным хранилищам, разбивать на фрагменты и делать доступными для поиска по файлам.\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fa>\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fplatform.openai.com\u002Fdocs\u002Fquickstart\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" class=\"editorjs-link-tool block border border-gray-200 dark:border-gray-700 rounded-lg p-4 transition text-gray-900 dark:text-gray-100 hover:border-primary-500 hover:bg-primary-50 dark:hover:bg-gray-900 hover:text-gray-900 dark:hover:text-gray-100\">\u003Cstrong class=\"block font-semibold\">OpenAI — Быстрый старт для разработчиков\u003C\u002Fstrong>\u003Cp class=\"text-sm text-gray-600 dark:text-gray-400\">Официальная документация OpenAI, описывающая такие инструменты, как поиск по файлам, для предоставления моделям доступа к внешней информации.\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fa>\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdeveloper.nvidia.com\u002Face-for-games\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" class=\"editorjs-link-tool block border border-gray-200 dark:border-gray-700 rounded-lg p-4 transition text-gray-900 dark:text-gray-100 hover:border-primary-500 hover:bg-primary-50 dark:hover:bg-gray-900 hover:text-gray-900 dark:hover:text-gray-100\">\u003Cstrong class=\"block font-semibold\">NVIDIA Developer — ACE для игр\u003C\u002Fstrong>\u003Cp class=\"text-sm text-gray-600 dark:text-gray-400\">Официальная документация NVIDIA, описывающая отдельные API Agent, Chat и RAG для подключения игровых персонажей к состоянию игры, контекстным знаниям и действиям, управляемым моделью.\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fa>\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdeveloper.nvidia.com\u002Fblog\u002Fhow-krafton-built-pubg-ally-a-co-playable-character-powered-by-nvidia-ace\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" class=\"editorjs-link-tool block border border-gray-200 dark:border-gray-700 rounded-lg p-4 transition text-gray-900 dark:text-gray-100 hover:border-primary-500 hover:bg-primary-50 dark:hover:bg-gray-900 hover:text-gray-900 dark:hover:text-gray-100\">\u003Cstrong class=\"block font-semibold\">NVIDIA Developer — Как KRAFTON создал PUBG Ally\u003C\u002Fstrong>\u003Cp class=\"text-sm text-gray-600 dark:text-gray-400\">Официальное техническое объяснение, разделяющее состояние текущего матча, поиск знаний и рассуждения языковой модели.\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fa>",{"time":45,"blocks":46,"version":707},1790377644599,[47,53,61,66,74,80,85,90,95,102,107,112,117,122,129,134,154,159,164,169,174,196,201,206,211,216,221,226,256,263,268,273,278,283,288,293,298,319,324,330,335,340,345,350,355,360,365,370,375,380,385,390,395,424,429,434,439,444,449,458,463,468,489,494,499,504,509,514,519,524,529,534,539,575,581,586,591,596,601,606,636,641,665,670,680,689,698],{"id":48,"data":49,"type":51,"tunes":52},"intro",{"text":50},"RAG звучит сложно, потому что сложно само название. Идея — нет. RAG просто означает: прежде чем ИИ ответит, он сначала ищет релевантную информацию в источнике знаний и передаёт эту информацию языковой модели.","paragraph",{},{"id":54,"data":55,"type":59,"tunes":60},"one-sentence",{"body":56,"title":57,"variant":58},"\u003Cstrong>RAG — это этап, на котором ИИ ищет полезную информацию в базе знаний, прежде чем LLM напишет ответ.\u003C\u002Fstrong>","RAG в одном предложении","info","callout",{},{"id":62,"data":63,"type":51,"tunes":65},"analogy",{"text":64},"Представьте LLM как умного человека, сидящего за столом. RAG — это библиотекарь, который приносит нужную страницу из нужной книги. Затем LLM читает эту страницу и отвечает вам.",{},{"id":67,"data":68,"type":72,"tunes":73},"toc",{"title":69,"maxLevel":70,"minLevel":71},"Содержание",3,2,"tableOfContents",{},{"id":75,"data":76,"type":78,"tunes":79},"h-llm",{"text":77,"level":71},"Сначала: что делает LLM?","header",{},{"id":81,"data":82,"type":51,"tunes":84},"p-llm-1",{"text":83},"LLM — это часть, которая понимает язык и порождает язык. Она может прочитать ваш вопрос, понять инструкции, сравнить информацию, что-то объяснить и написать ответ.",{},{"id":86,"data":87,"type":51,"tunes":89},"p-llm-2",{"text":88},"Но LLM не знает автоматически, что сейчас находится в базе данных вашей компании, в вашей игровой сессии, в ваших личных документах или в файле, созданном пять минут назад.",{},{"id":91,"data":92,"type":51,"tunes":94},"p-llm-3",{"text":93},"Она знает только то, что уже заложено в модель, плюс ту информацию, которую приложение передаёт ей в текущем запросе.",{},{"id":96,"data":97,"type":59,"tunes":101},"llm-rule",{"body":98,"title":99,"variant":100},"LLM \u003Cstrong>думает и пишет\u003C\u002Fstrong>. Она не владеет автоматически всеми вашими текущими данными.","Простое правило","note",{},{"id":103,"data":104,"type":78,"tunes":106},"h-kb",{"text":105,"level":71},"Затем: что такое база знаний?",{},{"id":108,"data":109,"type":51,"tunes":111},"p-kb-1",{"text":110},"База знаний — это просто информация, которую приложение может искать.",{},{"id":113,"data":114,"type":51,"tunes":116},"p-kb-2",{"text":115},"Она может содержать PDF-файлы, руководства, документацию по продукту, статьи поддержки, контракты, правила игры, данные об оружии, внутренние документы компании, записи базы данных или другой текст.",{},{"id":118,"data":119,"type":51,"tunes":121},"p-kb-3",{"text":120},"База знаний может быть локальной на вашей машине. Она может быть на сервере. Она может быть в векторной базе данных. Она также может быть построена из обычных файлов. RAG не означает Интернет.",{},{"id":123,"data":124,"type":59,"tunes":128},"no-internet",{"body":125,"title":126,"variant":127},"\u003Cstrong>RAG не требует Интернета.\u003C\u002Fstrong> Информация может быть полностью локальной.","Важно","success",{},{"id":130,"data":131,"type":78,"tunes":133},"h-rag",{"text":132,"level":71},"Так что же на самом деле делает RAG?",{},{"id":135,"data":136,"type":152,"tunes":153},"rag-flow",{"steps":137,"title":150,"orientation":151},[138,141,144,147],{"label":139,"description":140},"1. Вы задаёте вопрос","Например: какие боеприпасы использует это оружие?",{"label":142,"description":143},"2. RAG ищет в базе знаний","Система ищет небольшие фрагменты информации, наиболее релевантные вашему вопросу.",{"label":145,"description":146},"3. RAG передаёт эти фрагменты LLM","LLM получает вопрос плюс найденную информацию.",{"label":148,"description":149},"4. LLM пишет ответ","Она использует найденную информацию как контекст для ответа.","Весь процесс RAG","auto","processFlow",{},{"id":155,"data":156,"type":51,"tunes":158},"rag-that-is-it",{"text":157},"Вот и всё, что такое RAG.",{},{"id":160,"data":161,"type":51,"tunes":163},"rag-name",{"text":162},"Полное название — Retrieval-Augmented Generation. Retrieval означает поиск релевантной информации. Augmented означает добавление этой информации в контекст модели. Generation означает, что LLM пишет окончательный ответ.",{},{"id":165,"data":166,"type":78,"tunes":168},"h-example",{"text":167,"level":71},"Очень простой пример",{},{"id":170,"data":171,"type":51,"tunes":173},"p-ex-1",{"text":172},"Представьте, что у вас есть локальная база знаний об игре.",{},{"id":175,"data":176,"type":194,"tunes":195},"kb-table",{"content":177,"stretched":193,"withHeadings":14},[178,181,184,187,190],[179,180],"База знаний содержит","Пример",[182,183],"Оружие","AKM использует патроны 7.62 мм",[185,186],"Лечебные предметы","Аптечка восстанавливает здоровье",[188,189],"Приспособления","Это приспособление работает с этим оружием",[191,192],"Правила карты","Эта зона ведёт себя таким образом",false,"table",{},{"id":197,"data":198,"type":51,"tunes":200},"p-ex-2",{"text":199},"Вы спрашиваете: «Какие патроны использует AKM?»",{},{"id":202,"data":203,"type":51,"tunes":205},"p-ex-3",{"text":204},"RAG ищет в базе знаний и находит запись об AKM. Он передаёт этот небольшой фрагмент информации LLM. Затем LLM отвечает: «AKM использует патроны 7.62 мм».",{},{"id":207,"data":208,"type":51,"tunes":210},"p-ex-4",{"text":209},"LLM не нужна была вся база данных. RAG принёс только полезную часть.",{},{"id":212,"data":213,"type":78,"tunes":215},"h-state",{"text":214,"level":71},"Теперь важная часть: RAG — это не текущее состояние",{},{"id":217,"data":218,"type":51,"tunes":220},"p-state-1",{"text":219},"Именно здесь многие объяснения становятся запутанными.",{},{"id":222,"data":223,"type":51,"tunes":225},"p-state-2",{"text":224},"RAG обычно даёт ИИ знания. Система состояний даёт ИИ факты о том, что верно прямо сейчас.",{},{"id":227,"data":228,"type":254,"tunes":255},"knowledge-state",{"rows":229,"title":246,"layout":194,"columns":247},[230,234,238,242],{"id":231,"label":182,"values":232},"weapon",[233,233],"",{"id":235,"label":236,"values":237},"ammo","Боеприпасы",[233,233],{"id":239,"label":240,"values":241},"health","Здоровье",[233,233],{"id":243,"label":244,"values":245},"enemy","Противник",[233,233],"Знания против текущего состояния",[248,251],{"id":249,"label":250},"knowledge","RAG \u002F знания",{"id":252,"label":253},"state","Текущее состояние","comparison",{},{"id":257,"data":258,"type":59,"tunes":262},"dont-mix",{"body":259,"title":260,"variant":261},"RAG отвечает: \u003Cstrong>Что вообще верно?\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr>Состояние отвечает: \u003Cstrong>Что верно прямо сейчас?\u003C\u002Fstrong>","Не смешивайте эти две вещи","warning",{},{"id":264,"data":265,"type":78,"tunes":267},"h-state-db",{"text":266,"level":71},"Что такое база данных состояний?",{},{"id":269,"data":270,"type":51,"tunes":272},"p-statedb-1",{"text":271},"База данных состояний или хранилище состояний — это просто место, где приложение хранит текущие факты.",{},{"id":274,"data":275,"type":51,"tunes":277},"p-statedb-2",{"text":276},"В игре движок уже знает такие вещи, как ваше здоровье, позиция, инвентарь, боеприпасы, текущая миссия, nearby objects и статус противника. Система ИИ может предоставить выбранные части этого состояния модели.",{},{"id":279,"data":280,"type":51,"tunes":282},"p-statedb-3",{"text":281},"В бизнес-приложении та же идея может быть базой данных заказов, записью клиента, статусом проекта или текущим значением датчика.",{},{"id":284,"data":285,"type":51,"tunes":287},"p-statedb-4",{"text":286},"Состояние создаётся самим приложением по мере происходящих событий. Если вы теряете здоровье, игра обновляет значение здоровья. Если вы подбираете боеприпасы, инвентарь меняется. Если заказ оплачен, бизнес-система меняет статус заказа.",{},{"id":289,"data":290,"type":59,"tunes":292},"state-rule",{"body":291,"title":99,"variant":58},"Приложение создаёт и обновляет \u003Cstrong>состояние\u003C\u002Fstrong>. RAG ищет \u003Cstrong>знания\u003C\u002Fstrong>. LLM использует и то, и другое, чтобы решить, что сказать или сделать.",{},{"id":294,"data":295,"type":78,"tunes":297},"h-together",{"text":296,"level":71},"Как три части работают вместе",{},{"id":299,"data":300,"type":152,"tunes":318},"together-flow",{"steps":301,"title":317,"orientation":151},[302,305,308,311,314],{"label":303,"description":304},"1. Текущее состояние","Приложение сообщает ИИ, что верно сейчас: здоровье 41%, АКМ экипирован, 23 патрона.",{"label":306,"description":307},"2. RAG","Система извлекает полезные знания: как работает оружие, какой предмет для лечения доступен или соответствующее правило.",{"label":309,"description":310},"3. LLM","Модель получает вопрос, текущее состояние и извлечённые знания.",{"label":312,"description":313},"4. Рассуждение","LLM объединяет эти входные данные и решает, какой ответ или действие высокого уровня имеет смысл.",{"label":315,"description":316},"5. Приложение","Если требуется действие, приложение или игровой движок выполняет его и снова обновляет состояние.","LLM + состояние + RAG",{},{"id":320,"data":321,"type":51,"tunes":323},"p-arch-intro",{"text":322},"Итак, базовая архитектура такова:",{},{"id":325,"data":326,"type":59,"tunes":329},"simple-architecture",{"body":327,"title":328,"variant":100},"\u003Cstrong>Состояние = что верно сейчас\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr>\u003Cstrong>RAG = полезные знания\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr>\u003Cstrong>LLM = понимает, рассуждает и пишет\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr>\u003Cstrong>Приложение = выполняет реальное действие\u003C\u002Fstrong>","Самая простая архитектура",{},{"id":331,"data":332,"type":78,"tunes":334},"h-vector",{"text":333,"level":71},"Всегда ли RAG использует векторную базу данных?",{},{"id":336,"data":337,"type":51,"tunes":339},"p-vector-1",{"text":338},"Нет.",{},{"id":341,"data":342,"type":51,"tunes":344},"p-vector-2",{"text":343},"Векторная база данных — это распространённый способ построения семантического поиска, но это не определение RAG.",{},{"id":346,"data":347,"type":51,"tunes":349},"p-vector-3",{"text":348},"Важна именно выборка: система находит релевантную внешнюю информацию и добавляет её в контекст LLM до генерации ответа.",{},{"id":351,"data":352,"type":51,"tunes":354},"p-vector-4",{"text":353},"Например, File Search от OpenAI может работать с файлами, хранящимися в векторных хранилищах. Файлы разбиваются на более мелкие части, чтобы система могла извлечь фрагменты, релевантные вопросу. Это одна из реализаций той же базовой идеи.",{},{"id":356,"data":357,"type":78,"tunes":359},"h-embedding",{"text":358,"level":71},"Что такое эмбеддинг, простыми словами?",{},{"id":361,"data":362,"type":51,"tunes":364},"p-emb-1",{"text":363},"Вам не нужно понимать эмбеддинги, чтобы понять RAG.",{},{"id":366,"data":367,"type":51,"tunes":369},"p-emb-2",{"text":368},"Но простая версия такова: эмбеддинг — это числовое представление смысла. Он помогает поисковой системе находить текст, концептуально похожий, даже когда слова не совпадают точно.",{},{"id":371,"data":372,"type":51,"tunes":374},"p-emb-3",{"text":373},"Например, обычный поиск по ключевым словам может искать точные слова «ремонт автомобиля». Семантический поиск также может понять, что «починить мою машину» относится к похожей теме.",{},{"id":376,"data":377,"type":51,"tunes":379},"p-emb-4",{"text":378},"Это делает эмбеддинги полезными для RAG, но RAG также может использовать поиск по ключевым словам, запросы к базе данных или гибрид нескольких методов.",{},{"id":381,"data":382,"type":78,"tunes":384},"h-memory",{"text":383,"level":71},"RAG — это тоже не память",{},{"id":386,"data":387,"type":51,"tunes":389},"p-memory-1",{"text":388},"Память — это ещё одна концепция, которую часто смешивают с RAG.",{},{"id":391,"data":392,"type":51,"tunes":394},"p-memory-2",{"text":393},"Память — это обычно информация, которую система хранит о предыдущих взаимодействиях или предыдущих событиях. RAG — это механизм, используемый для извлечения релевантных знаний, когда они нужны.",{},{"id":396,"data":397,"type":194,"tunes":423},"parts-table",{"content":398,"stretched":193,"withHeadings":14},[399,402,405,408,411,414,417,420],[400,401],"Часть","Простое значение",[403,404],"LLM","Часть, которая понимает и генерирует язык",[406,407],"RAG","Часть, которая ищет релевантные знания перед ответом",[409,410],"База знаний","Информация, которую может искать RAG",[412,413],"Состояние","Что верно прямо сейчас в приложении или мире",[415,416],"Память","Информация, сохранённая от предыдущих взаимодействий или событий",[418,419],"Инструмент \u002F действие","Что-то, что ИИ может вызвать или попросить приложение сделать",[421,422],"Контекст","Информация, в настоящее время помещённая перед LLM для этого запроса",{},{"id":425,"data":426,"type":78,"tunes":428},"h-pubg",{"text":427,"level":71},"Реальный игровой пример: PUBG Ally",{},{"id":430,"data":431,"type":51,"tunes":433},"p-pubg-1",{"text":432},"PUBG Ally — полезный пример, потому что он делает разницу видимой.",{},{"id":435,"data":436,"type":51,"tunes":438},"p-pubg-2",{"text":437},"KRAFTON описывает состояние живого матча как отдельный источник истины. Игра предоставляет текущие факты через инструменты наблюдения: текущее оружие, боеприпасы, здоровье, статус безопасной зоны, ближайшие предметы и боевую ситуацию.",{},{"id":440,"data":441,"type":51,"tunes":443},"p-pubg-3",{"text":442},"Поиск знаний — это другая задача. Система может использовать курированные знания об оружии, модулях, предметах и правилах. NVIDIA ACE Game Agent SDK также предоставляет отдельный RAG API для извлечения знаний из баз данных, созданных разработчиками.",{},{"id":445,"data":446,"type":51,"tunes":448},"p-pubg-4",{"text":447},"Это даёт нам чёткое разделение: игровой движок сообщает, что происходит сейчас, извлечение предоставляет релевантные знания, а языковая модель решает, что означают эти сведения.",{},{"id":450,"data":451,"type":456,"tunes":457},"ref-pubg",{"url":452,"title":453,"excerpt":454,"ctaLabel":455},"https:\u002F\u002Ffigure.rocks\u002Fblog\u002Fpubg-ally-shows-why-ai-teammates-need-two-brains-fast-reflexes-and-slow-reasoning","PUBG Ally показывает, почему ИИ-напарникам нужны два мозга: быстрые рефлексы и медленное рассуждение","Практический игровой пример, показывающий, как живое состояние, языковое рассуждение и детерминированное управление на стороне игры могут работать вместе.","Читать статью об архитектуре PUBG Ally","referralArticle",{},{"id":459,"data":460,"type":78,"tunes":462},"h-complete",{"text":461,"level":71},"Один полный пример",{},{"id":464,"data":465,"type":51,"tunes":467},"p-complete-1",{"text":466},"Представьте, что вы говорите ИИ-напарнику: «У меня мало здоровья. Нам атаковать?»",{},{"id":469,"data":470,"type":152,"tunes":488},"complete-flow",{"steps":471,"title":487,"orientation":151},[472,474,476,478,481,484],{"label":412,"description":473},"Игра сообщает: здоровье 24%, рядом один враг, доступны два лечебных предмета.",{"label":406,"description":475},"Система знаний извлекает соответствующие правила для лечебного предмета и, возможно, информацию о текущем оружии или тактическом механизме.",{"label":403,"description":477},"Модель объединяет ваш запрос, текущее состояние и извлечённые знания.",{"label":479,"description":480},"Решение","Она приходит к выводу, что сначала вылечиться безопаснее, чем атаковать немедленно.",{"label":482,"description":483},"Инструмент \u002F игровой движок","Агент запрашивает допустимое игровое действие, например перемещение в укрытие или использование лечебного предмета.",{"label":485,"description":486},"Новое состояние","Игра выполняет действие и сообщает агенту обновлённую ситуацию.","Что происходит дальше",{},{"id":490,"data":491,"type":51,"tunes":493},"p-complete-2",{"text":492},"RAG не управлял персонажем. База данных состояний не рассуждала. LLM не меняла игру напрямую. У каждой части была одна задача.",{},{"id":495,"data":496,"type":78,"tunes":498},"h-why",{"text":497,"level":71},"Зачем вообще использовать RAG?",{},{"id":500,"data":501,"type":51,"tunes":503},"p-why-1",{"text":502},"Потому что помещать каждый документ, правило и запись базы данных в каждый промпт было бы медленно, дорого и часто запутанно.",{},{"id":505,"data":506,"type":51,"tunes":508},"p-why-2",{"text":507},"RAG позволяет системе выбирать только ту информацию, которая полезна для текущего вопроса.",{},{"id":510,"data":511,"type":51,"tunes":513},"p-why-3",{"text":512},"Это также позволяет обновлять базу знаний без переобучения всей языковой модели. Измените документ или базу данных, перестройте или обновите индекс при необходимости, и следующее извлечение сможет использовать более новую информацию.",{},{"id":515,"data":516,"type":78,"tunes":518},"h-not-guarantee",{"text":517,"level":71},"Чего RAG не гарантирует",{},{"id":520,"data":521,"type":51,"tunes":523},"p-not-1",{"text":522},"RAG может улучшить обоснованность, но он не делает ответ автоматически правильным.",{},{"id":525,"data":526,"type":51,"tunes":528},"p-not-2",{"text":527},"Этап извлечения может найти не тот документ. Правильный документ может быть устаревшим. LLM может неправильно понять хорошие доказательства. Или текущее состояние могло измениться.",{},{"id":530,"data":531,"type":51,"tunes":533},"p-not-3",{"text":532},"Поэтому надёжная система должна отдельно проверять извлечение, актуальность состояния и итоговое рассуждение модели.",{},{"id":535,"data":536,"type":78,"tunes":538},"h-mental",{"text":537,"level":71},"Самая простая ментальная модель для запоминания",{},{"id":540,"data":541,"type":254,"tunes":574},"mental-table",{"rows":542,"title":567,"layout":194,"columns":568},[543,547,551,555,559,563],{"id":544,"label":545,"values":546},"brain","Человек думает",[233,233],{"id":548,"label":549,"values":550},"library","Поиск справочника",[233,233],{"id":552,"label":553,"values":554},"books","Книги на полке",[233,233],{"id":556,"label":557,"values":558},"dashboard","Текущая приборная панель или панель инструментов",[233,233],{"id":560,"label":561,"values":562},"notes","Заметки с прошлых встреч",[233,233],{"id":564,"label":565,"values":566},"hands","Выполнение действий в реальном мире",[233,233],"Представьте систему ИИ как человека за столом",[569,571],{"id":62,"label":570},"Аналогия",{"id":572,"label":573},"system","Система ИИ",{},{"id":576,"data":577,"type":59,"tunes":580},"remember",{"body":578,"title":579,"variant":127},"\u003Cstrong>LLM = мозг.\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr>\u003Cstrong>RAG = библиотекарь.\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr>\u003Cstrong>База знаний = библиотека.\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr>\u003Cstrong>Состояние = то, что приборная панель показывает прямо сейчас.\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr>\u003Cstrong>Инструменты = руки, которые могут реально что-то сделать.\u003C\u002Fstrong>","Если вы запомните только это",{},{"id":582,"data":583,"type":78,"tunes":585},"h-conclusion",{"text":584,"level":71},"Заключение",{},{"id":587,"data":588,"type":51,"tunes":590},"p-conc-1",{"text":589},"RAG становится гораздо менее загадочным, когда его части разделены.",{},{"id":592,"data":593,"type":51,"tunes":595},"p-conc-2",{"text":594},"LLM понимает и генерирует язык. Приложение поддерживает текущее состояние. База знаний хранит информацию. RAG находит полезную часть этой информации и помещает её в контекст LLM. Инструменты или приложение выполняют реальные действия.",{},{"id":597,"data":598,"type":51,"tunes":600},"p-conc-3",{"text":599},"Это базовая архитектура, лежащая в основе многих современных ИИ-ассистентов и агентов.",{},{"id":602,"data":603,"type":78,"tunes":605},"h-faq",{"text":604,"level":71},"Часто задаваемые вопросы",{},{"id":607,"data":608,"type":607,"tunes":635},"faq",{"items":609,"title":634},[610,614,618,622,626,630],{"id":611,"answer":612,"question":613},"faq1","RAG — это этап, на котором ИИ ищет релевантную информацию в источнике знаний, прежде чем языковая модель напишет свой ответ.","Что такое RAG простыми словами?",{"id":615,"answer":616,"question":617},"faq2","Нет. База знаний может быть полностью локальной на вашем компьютере или сервере.","Нужен ли RAG доступ в Интернет?",{"id":619,"answer":620,"question":621},"faq3","Нет. База данных или файлы содержат информацию. RAG — это процесс извлечения, который находит полезную часть и передаёт её LLM.","RAG — это то же самое, что база данных?",{"id":623,"answer":624,"question":625},"faq4","Нет. Память обычно хранит предыдущие взаимодействия или события. RAG извлекает релевантные знания, когда они нужны.","RAG — это то же самое, что память?",{"id":627,"answer":628,"question":629},"faq5","Не обязательно. Текущее состояние обычно получают напрямую из приложения или хранилища состояний. RAG лучше понимать как извлечение из источника знаний.","Является ли текущее состояние приложения частью RAG?",{"id":631,"answer":632,"question":633},"faq6","Нет. Он может предоставить лучшие доказательства, но извлечение всё ещё может быть ошибочным или устаревшим, и LLM всё ещё может рассуждать неправильно.","Делает ли RAG ответы ИИ правильными?","RAG простыми словами",{},{"id":637,"data":638,"type":78,"tunes":640},"h-glossary",{"text":639,"level":71},"Глоссарий",{},{"id":642,"data":643,"type":642,"tunes":664},"glossary",{"title":644,"entries":645},"Основные термины",[646,649,652,655,657,660],{"term":403,"anchor":647,"definition":648},"llm","Языковая модель, которая понимает и генерирует текст и может рассуждать над информацией, помещённой в её контекст.",{"term":406,"anchor":650,"definition":651},"rag","Retrieval-Augmented Generation (генерация с дополненной выборкой): извлечение релевантной внешней информации и добавление её в контекст модели перед генерацией ответа.",{"term":409,"anchor":653,"definition":654},"knowledge-base","Файлы, документы, записи или другая информация, по которой может выполняться поиск при извлечении.",{"term":412,"anchor":252,"definition":656},"Текущие факты о приложении, системе или мире в определённый момент.",{"term":421,"anchor":658,"definition":659},"context","Информация, которая в данный момент предоставляется языковой модели для одного запроса или шага рассуждения.",{"term":661,"anchor":662,"definition":663},"Эмбеддинг","embedding","Числовое представление смысла, которое может помочь семантическому поиску находить концептуально похожую информацию.",{},{"id":666,"data":667,"type":78,"tunes":669},"h-sources",{"text":668,"level":71},"Первоисточники",{},{"id":671,"data":672,"type":678,"tunes":679},"src-openai-vector",{"link":673,"meta":674},"https:\u002F\u002Fplatform.openai.com\u002Fdocs\u002Fapi-reference\u002Fvector-stores-files",{"image":675,"title":676,"description":677},{"url":233},"OpenAI — Файлы векторного хранилища","Официальная документация, показывающая, как файлы можно прикреплять к векторным хранилищам, разбивать на фрагменты и делать доступными для поиска по файлам.","linkTool",{},{"id":681,"data":682,"type":678,"tunes":688},"src-openai-quickstart",{"link":683,"meta":684},"https:\u002F\u002Fplatform.openai.com\u002Fdocs\u002Fquickstart",{"image":685,"title":686,"description":687},{"url":233},"OpenAI — Быстрый старт для разработчиков","Официальная документация OpenAI, описывающая такие инструменты, как поиск по файлам, для предоставления моделям доступа к внешней информации.",{},{"id":690,"data":691,"type":678,"tunes":697},"src-nvidia-ace",{"link":692,"meta":693},"https:\u002F\u002Fdeveloper.nvidia.com\u002Face-for-games",{"image":694,"title":695,"description":696},{"url":233},"NVIDIA Developer — ACE для игр","Официальная документация NVIDIA, описывающая отдельные API Agent, Chat и RAG для подключения игровых персонажей к состоянию игры, контекстным знаниям и действиям, управляемым моделью.",{},{"id":699,"data":700,"type":678,"tunes":706},"src-nvidia-pubg",{"link":701,"meta":702},"https:\u002F\u002Fdeveloper.nvidia.com\u002Fblog\u002Fhow-krafton-built-pubg-ally-a-co-playable-character-powered-by-nvidia-ace\u002F",{"image":703,"title":704,"description":705},{"url":233},"NVIDIA Developer — Как KRAFTON создал PUBG Ally","Официальное техническое объяснение, разделяющее состояние текущего матча, поиск знаний и рассуждения языковой модели.",{},"2.31","RAG звучит сложно, но идея проста: прежде чем ИИ ответит, он сначала находит полезную информацию из источника знаний и передаёт эту информацию языковой модели. В этом руководстве объясняются RAG, LLM, состояние, память и инструменты с помощью одной простой ментальной модели.","\u002Fuploads\u002F2026\u002F09\u002Fwhat-is-rag-the-simplest-explanation-of-how-it-works-1790377492124-khjagt.webp","what-is-rag-the-simplest-explanation-of-how-it-works-1790377492124-khjagt","PUBLISHED","2026-09-25T19:03:00.000Z","2026-09-25T23:03:13.651Z","2026-09-25T23:41:17.272Z",{"en":716,"de":717,"sr":718,"es":719,"fr":720,"it":721,"ru":722,"zh":723},"\u002Fblog\u002Fwhat-is-rag-the-simplest-explanation-of-how-it-works","\u002Fde\u002Fblog\u002Fwhat-is-rag-the-simplest-explanation-of-how-it-works","\u002Fsr\u002Fblog\u002Fwhat-is-rag-the-simplest-explanation-of-how-it-works","\u002Fes\u002Fblog\u002Fwhat-is-rag-the-simplest-explanation-of-how-it-works","\u002Ffr\u002Fblog\u002Fwhat-is-rag-the-simplest-explanation-of-how-it-works","\u002Fit\u002Fblog\u002Fwhat-is-rag-the-simplest-explanation-of-how-it-works","\u002Fru\u002Fblog\u002Fwhat-is-rag-the-simplest-explanation-of-how-it-works","\u002Fzh\u002Fblog\u002Fwhat-is-rag-the-simplest-explanation-of-how-it-works",[725,729,733,737,741,745],{"id":726,"name":727,"slug":728},46,"Обзор","overview",{"id":730,"name":731,"slug":732},57,"Границы данных","data-boundaries",{"id":734,"name":735,"slug":736},51,"Анти-паттерны","anti-patterns",{"id":738,"name":739,"slug":740},58,"Оценка и гейты качества","evaluation",{"id":742,"name":743,"slug":744},56,"Портфель сценариев","use-case-portfolio",{"id":746,"name":747,"slug":748},60,"Контроль стоимости и задержки","cost-and-latency",{"id":750,"login":751,"email":752,"displayName":753},"20","rooth8233","aleksandar@stajic.de","Aleksandar Stajić",[755,1287],{"lang":756,"title":757,"content":758,"contentJson":759,"excerpt":1286},"en","What Is RAG? The Simplest Explanation of How It Works","{\"time\":1790377494031,\"blocks\":[{\"id\":\"intro\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"RAG sounds complicated because the name is complicated. The idea is not. RAG simply means: before the AI answers, it first looks up relevant information from a knowledge source and gives that information to the language model.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"one-sentence\",\"type\":\"callout\",\"data\":{\"variant\":\"info\",\"title\":\"RAG in one sentence\",\"body\":\"\u003Cstrong>RAG is the step where an AI searches a knowledge base for useful information before the LLM writes the answer.\u003C\u002Fstrong>\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"analogy\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"Think of an LLM as a smart person sitting at a desk. RAG is the librarian who brings the right page from the right book. The LLM then reads that page and answers you.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"toc\",\"type\":\"tableOfContents\",\"data\":{\"title\":\"Contents\",\"minLevel\":2,\"maxLevel\":3},\"tunes\":{}},{\"id\":\"h-llm\",\"type\":\"header\",\"data\":{\"text\":\"First: what does the LLM do?\",\"level\":2},\"tunes\":{}},{\"id\":\"p-llm-1\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"The LLM is the part that understands language and produces language. It can read your question, understand instructions, compare information, explain something and write an answer.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"p-llm-2\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"But the LLM does not automatically know what is currently inside your company database, your game session, your private documents or a file you created five minutes ago.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"p-llm-3\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"It only knows what is already inside the model plus whatever information the application gives it in the current request.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"llm-rule\",\"type\":\"callout\",\"data\":{\"variant\":\"note\",\"title\":\"Simple rule\",\"body\":\"The LLM \u003Cstrong>thinks and writes\u003C\u002Fstrong>. It does not automatically own all of your current data.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"h-kb\",\"type\":\"header\",\"data\":{\"text\":\"Then: what is the knowledge base?\",\"level\":2},\"tunes\":{}},{\"id\":\"p-kb-1\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"A knowledge base is simply information the application can search.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"p-kb-2\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"It could contain PDFs, manuals, product documentation, support articles, contracts, game rules, weapon data, internal company documents, database records or other text.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"p-kb-3\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"The knowledge base can be local on your own machine. It can be on a server. It can be in a vector database. It can also be built from normal files. RAG does not mean Internet.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"no-internet\",\"type\":\"callout\",\"data\":{\"variant\":\"success\",\"title\":\"Important\",\"body\":\"\u003Cstrong>RAG does not require the Internet.\u003C\u002Fstrong> The information can be completely local.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"h-rag\",\"type\":\"header\",\"data\":{\"text\":\"So what does RAG actually do?\",\"level\":2},\"tunes\":{}},{\"id\":\"rag-flow\",\"type\":\"processFlow\",\"data\":{\"title\":\"The whole RAG process\",\"orientation\":\"auto\",\"steps\":[{\"label\":\"1. You ask a question\",\"description\":\"For example: Which ammunition does this weapon use?\"},{\"label\":\"2. RAG searches the knowledge base\",\"description\":\"The system looks for the small pieces of information most relevant to your question.\"},{\"label\":\"3. RAG gives those pieces to the LLM\",\"description\":\"The LLM receives the question plus the retrieved information.\"},{\"label\":\"4. The LLM writes the answer\",\"description\":\"It uses the retrieved information as context for the response.\"}]},\"tunes\":{}},{\"id\":\"rag-that-is-it\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"That is RAG.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"rag-name\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"The full name is Retrieval-Augmented Generation. Retrieval means finding the relevant information. Augmented means adding that information to the model's context. Generation means the LLM writes the final answer.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"h-example\",\"type\":\"header\",\"data\":{\"text\":\"A very simple example\",\"level\":2},\"tunes\":{}},{\"id\":\"p-ex-1\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"Imagine you have a local knowledge base about a game.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"kb-table\",\"type\":\"table\",\"data\":{\"withHeadings\":true,\"stretched\":false,\"content\":[[\"Knowledge base contains\",\"Example\"],[\"Weapons\",\"AKM uses 7.62 mm ammunition\"],[\"Healing items\",\"Med Kit restores health\"],[\"Attachments\",\"This attachment works with these weapons\"],[\"Map rules\",\"This zone behaves in this way\"]]},\"tunes\":{}},{\"id\":\"p-ex-2\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"You ask: “Which ammunition does the AKM use?”\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"p-ex-3\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"RAG searches the knowledge base and finds the entry about the AKM. It gives that small piece of information to the LLM. The LLM then answers: “The AKM uses 7.62 mm ammunition.”\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"p-ex-4\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"The LLM did not need the entire database. RAG only brought the useful part.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"h-state\",\"type\":\"header\",\"data\":{\"text\":\"Now the important part: RAG is not the current state\",\"level\":2},\"tunes\":{}},{\"id\":\"p-state-1\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"This is where many explanations become confusing.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"p-state-2\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"RAG usually gives the AI knowledge. A state system gives the AI facts about what is true right now.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"knowledge-state\",\"type\":\"comparison\",\"data\":{\"title\":\"Knowledge vs current state\",\"layout\":\"table\",\"columns\":[{\"id\":\"knowledge\",\"label\":\"RAG \u002F knowledge\"},{\"id\":\"state\",\"label\":\"Current state\"}],\"rows\":[{\"id\":\"weapon\",\"label\":\"Weapon\",\"values\":[\"\",\"\"]},{\"id\":\"ammo\",\"label\":\"Ammunition\",\"values\":[\"\",\"\"]},{\"id\":\"health\",\"label\":\"Health\",\"values\":[\"\",\"\"]},{\"id\":\"enemy\",\"label\":\"Enemy\",\"values\":[\"\",\"\"]}]},\"tunes\":{}},{\"id\":\"dont-mix\",\"type\":\"callout\",\"data\":{\"variant\":\"warning\",\"title\":\"Do not mix these two\",\"body\":\"RAG answers: \u003Cstrong>What is generally true?\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr>State answers: \u003Cstrong>What is true right now?\u003C\u002Fstrong>\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"h-state-db\",\"type\":\"header\",\"data\":{\"text\":\"What is a state database?\",\"level\":2},\"tunes\":{}},{\"id\":\"p-statedb-1\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"A state database or state store is simply a place where the application keeps current facts.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"p-statedb-2\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"In a game, the engine already knows things such as your health, position, inventory, ammunition, current mission, nearby objects and enemy status. An AI system can expose selected parts of that state to the model.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"p-statedb-3\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"In a business application, the same idea could be an order database, a customer record, a project status or the current value of a sensor.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"p-statedb-4\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"The state is created by the application itself as things happen. If you lose health, the game updates the health value. If you pick up ammunition, the inventory changes. If an order is paid, the business system changes the order status.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"state-rule\",\"type\":\"callout\",\"data\":{\"variant\":\"info\",\"title\":\"Simple rule\",\"body\":\"The application creates and updates \u003Cstrong>state\u003C\u002Fstrong>. RAG searches \u003Cstrong>knowledge\u003C\u002Fstrong>. The LLM uses both to decide what to say or do.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"h-together\",\"type\":\"header\",\"data\":{\"text\":\"How the three pieces work together\",\"level\":2},\"tunes\":{}},{\"id\":\"together-flow\",\"type\":\"processFlow\",\"data\":{\"title\":\"LLM + state + RAG\",\"orientation\":\"auto\",\"steps\":[{\"label\":\"1. Current state\",\"description\":\"The application tells the AI what is true now: health 41%, AKM equipped, 23 rounds.\"},{\"label\":\"2. RAG\",\"description\":\"The system retrieves useful knowledge: how the weapon works, which healing item is available, or a relevant rule.\"},{\"label\":\"3. LLM\",\"description\":\"The model receives the question, current state and retrieved knowledge.\"},{\"label\":\"4. Reasoning\",\"description\":\"The LLM combines those inputs and decides what answer or high-level action makes sense.\"},{\"label\":\"5. Application\",\"description\":\"If an action is required, the application or game engine executes it and updates the state again.\"}]},\"tunes\":{}},{\"id\":\"p-arch-intro\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"So the basic architecture is:\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"simple-architecture\",\"type\":\"callout\",\"data\":{\"variant\":\"note\",\"title\":\"The simplest architecture\",\"body\":\"\u003Cstrong>State = what is true now\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr>\u003Cstrong>RAG = useful knowledge\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr>\u003Cstrong>LLM = understands, reasons and writes\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr>\u003Cstrong>Application = performs the real action\u003C\u002Fstrong>\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"h-vector\",\"type\":\"header\",\"data\":{\"text\":\"Does RAG always use a vector database?\",\"level\":2},\"tunes\":{}},{\"id\":\"p-vector-1\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"No.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"p-vector-2\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"A vector database is a common way to build semantic search, but it is not the definition of RAG.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"p-vector-3\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"The important part is retrieval: the system finds relevant external information and adds it to the LLM's context before the answer is generated.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"p-vector-4\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"OpenAI's File Search, for example, can work with files stored in vector stores. Files are chunked into smaller pieces so the system can retrieve the parts that are relevant to a question. That is one implementation of the same basic idea.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"h-embedding\",\"type\":\"header\",\"data\":{\"text\":\"What is an embedding, in plain English?\",\"level\":2},\"tunes\":{}},{\"id\":\"p-emb-1\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"You do not need to understand embeddings to understand RAG.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"p-emb-2\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"But the simple version is this: an embedding is a numerical representation of meaning. It helps a search system find text that is conceptually similar even when the words are not exactly the same.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"p-emb-3\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"For example, a normal keyword search may look for the exact words “car repair.” Semantic search can also understand that “fix my vehicle” is about a similar topic.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"p-emb-4\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"That makes embeddings useful for RAG, but RAG can also use keyword search, database queries or a hybrid of several methods.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"h-memory\",\"type\":\"header\",\"data\":{\"text\":\"RAG is not memory either\",\"level\":2},\"tunes\":{}},{\"id\":\"p-memory-1\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"Memory is another concept that is often mixed together with RAG.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"p-memory-2\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"Memory is usually information the system keeps about previous interactions or previous events. RAG is the mechanism used to retrieve relevant knowledge when it is needed.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"parts-table\",\"type\":\"table\",\"data\":{\"withHeadings\":true,\"stretched\":false,\"content\":[[\"Part\",\"Simple meaning\"],[\"LLM\",\"The part that understands and generates language\"],[\"RAG\",\"The part that looks up relevant knowledge before the answer\"],[\"Knowledge base\",\"The information RAG can search\"],[\"State\",\"What is true right now in the application or world\"],[\"Memory\",\"Information kept from previous interactions or events\"],[\"Tool \u002F action\",\"Something the AI is allowed to call or ask the application to do\"],[\"Context\",\"The information currently placed in front of the LLM for this request\"]]},\"tunes\":{}},{\"id\":\"h-pubg\",\"type\":\"header\",\"data\":{\"text\":\"A real game example: PUBG Ally\",\"level\":2},\"tunes\":{}},{\"id\":\"p-pubg-1\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"PUBG Ally is a useful example because it makes the difference visible.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"p-pubg-2\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"KRAFTON describes live match state as a separate source of truth. The game exposes current facts through observation tools: current weapon, ammunition, health, safe-zone status, nearby items and combat situation.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"p-pubg-3\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"Knowledge lookup is a different job. The system can use curated knowledge about weapons, attachments, items and rules. NVIDIA's ACE Game Agent SDK also exposes a separate RAG API for retrieving knowledge from developer-built databases.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"p-pubg-4\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"That gives us the clean separation: the game engine says what is happening now, retrieval provides relevant knowledge, and the language model decides what the information means.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"ref-pubg\",\"type\":\"referralArticle\",\"data\":{\"url\":\"https:\u002F\u002Ffigure.rocks\u002Fblog\u002Fpubg-ally-shows-why-ai-teammates-need-two-brains-fast-reflexes-and-slow-reasoning\",\"title\":\"PUBG Ally Shows Why AI Teammates Need Two Brains: Fast Reflexes and Slow Reasoning\",\"excerpt\":\"A practical game example showing how live state, language reasoning and deterministic game-side control can work together.\",\"ctaLabel\":\"Read the PUBG Ally architecture article\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"h-complete\",\"type\":\"header\",\"data\":{\"text\":\"One complete example\",\"level\":2},\"tunes\":{}},{\"id\":\"p-complete-1\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"Imagine you tell an AI teammate: “I am low on health. Should we attack?”\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"complete-flow\",\"type\":\"processFlow\",\"data\":{\"title\":\"What happens next\",\"orientation\":\"auto\",\"steps\":[{\"label\":\"State\",\"description\":\"The game reports: health 24%, one enemy nearby, two healing items available.\"},{\"label\":\"RAG\",\"description\":\"The knowledge system retrieves the relevant rules for the healing item and perhaps information about the current weapon or tactical mechanic.\"},{\"label\":\"LLM\",\"description\":\"The model combines your request, the current state and the retrieved knowledge.\"},{\"label\":\"Decision\",\"description\":\"It concludes that healing first is safer than attacking immediately.\"},{\"label\":\"Tool \u002F game engine\",\"description\":\"The agent requests a legal game action such as moving to cover or using the healing item.\"},{\"label\":\"New state\",\"description\":\"The game executes the action and reports the updated situation back to the agent.\"}]},\"tunes\":{}},{\"id\":\"p-complete-2\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"RAG did not control the character. The state database did not reason. The LLM did not directly change the game. Each part had one job.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"h-why\",\"type\":\"header\",\"data\":{\"text\":\"Why use RAG at all?\",\"level\":2},\"tunes\":{}},{\"id\":\"p-why-1\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"Because putting every document, rule and database record into every prompt would be slow, expensive and often confusing.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"p-why-2\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"RAG lets the system select only the information that is useful for the current question.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"p-why-3\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"It also lets you update the knowledge base without retraining the entire language model. Change the document or database, rebuild or refresh the index when necessary, and the next retrieval can use the newer information.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"h-not-guarantee\",\"type\":\"header\",\"data\":{\"text\":\"What RAG does not guarantee\",\"level\":2},\"tunes\":{}},{\"id\":\"p-not-1\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"RAG can improve grounding, but it does not make an answer automatically correct.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"p-not-2\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"The retrieval step can find the wrong document. The correct document can be outdated. The LLM can misunderstand good evidence. Or the current state can have changed.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"p-not-3\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"A reliable system therefore has to validate retrieval, state freshness and the model's final reasoning separately.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"h-mental\",\"type\":\"header\",\"data\":{\"text\":\"The easiest mental model to remember\",\"level\":2},\"tunes\":{}},{\"id\":\"mental-table\",\"type\":\"comparison\",\"data\":{\"title\":\"Think of an AI system like a person at a desk\",\"layout\":\"table\",\"columns\":[{\"id\":\"analogy\",\"label\":\"Analogy\"},{\"id\":\"system\",\"label\":\"AI system\"}],\"rows\":[{\"id\":\"brain\",\"label\":\"Person thinking\",\"values\":[\"\",\"\"]},{\"id\":\"library\",\"label\":\"Finding a reference book\",\"values\":[\"\",\"\"]},{\"id\":\"books\",\"label\":\"Books on the shelf\",\"values\":[\"\",\"\"]},{\"id\":\"dashboard\",\"label\":\"Current dashboard or instrument panel\",\"values\":[\"\",\"\"]},{\"id\":\"notes\",\"label\":\"Notes from earlier meetings\",\"values\":[\"\",\"\"]},{\"id\":\"hands\",\"label\":\"Doing something in the real world\",\"values\":[\"\",\"\"]}]},\"tunes\":{}},{\"id\":\"remember\",\"type\":\"callout\",\"data\":{\"variant\":\"success\",\"title\":\"If you remember only this\",\"body\":\"\u003Cstrong>LLM = brain.\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr>\u003Cstrong>RAG = librarian.\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr>\u003Cstrong>Knowledge base = library.\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr>\u003Cstrong>State = what the dashboard says right now.\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr>\u003Cstrong>Tools = the hands that can actually do something.\u003C\u002Fstrong>\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"h-conclusion\",\"type\":\"header\",\"data\":{\"text\":\"Conclusion\",\"level\":2},\"tunes\":{}},{\"id\":\"p-conc-1\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"RAG is much less mysterious once the parts are separated.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"p-conc-2\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"The LLM understands and generates language. The application maintains current state. The knowledge base stores information. RAG finds the useful part of that information and puts it into the LLM's context. Tools or the application perform real actions.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"p-conc-3\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"That is the basic architecture behind many modern AI assistants and agents.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"h-faq\",\"type\":\"header\",\"data\":{\"text\":\"FAQ\",\"level\":2},\"tunes\":{}},{\"id\":\"faq\",\"type\":\"faq\",\"data\":{\"title\":\"RAG in plain English\",\"items\":[{\"id\":\"faq1\",\"question\":\"What is RAG in simple terms?\",\"answer\":\"RAG is a step where an AI searches a knowledge source for relevant information before the language model writes its answer.\"},{\"id\":\"faq2\",\"question\":\"Does RAG need the Internet?\",\"answer\":\"No. The knowledge base can be completely local on your computer or server.\"},{\"id\":\"faq3\",\"question\":\"Is RAG the same as a database?\",\"answer\":\"No. The database or files contain the information. RAG is the retrieval process that finds the useful part and gives it to the LLM.\"},{\"id\":\"faq4\",\"question\":\"Is RAG the same as memory?\",\"answer\":\"No. Memory usually stores previous interactions or events. RAG retrieves relevant knowledge when it is needed.\"},{\"id\":\"faq5\",\"question\":\"Is current application state part of RAG?\",\"answer\":\"Not necessarily. Current state is usually obtained directly from the application or a state store. RAG is better understood as retrieval from a knowledge source.\"},{\"id\":\"faq6\",\"question\":\"Does RAG make AI answers correct?\",\"answer\":\"No. It can provide better evidence, but retrieval can still be wrong or outdated and the LLM can still reason incorrectly.\"}]},\"tunes\":{}},{\"id\":\"h-glossary\",\"type\":\"header\",\"data\":{\"text\":\"Glossary\",\"level\":2},\"tunes\":{}},{\"id\":\"glossary\",\"type\":\"glossary\",\"data\":{\"title\":\"The basic terms\",\"entries\":[{\"term\":\"LLM\",\"definition\":\"A language model that understands and generates text and can reason over information placed in its context.\",\"anchor\":\"llm\"},{\"term\":\"RAG\",\"definition\":\"Retrieval-Augmented Generation: retrieving relevant external information and adding it to the model's context before generating an answer.\",\"anchor\":\"rag\"},{\"term\":\"Knowledge base\",\"definition\":\"The files, documents, records or other information that retrieval can search.\",\"anchor\":\"knowledge-base\"},{\"term\":\"State\",\"definition\":\"The current facts of an application, system or world at a particular moment.\",\"anchor\":\"state\"},{\"term\":\"Context\",\"definition\":\"The information currently supplied to the language model for one request or reasoning step.\",\"anchor\":\"context\"},{\"term\":\"Embedding\",\"definition\":\"A numerical representation of meaning that can help semantic search find conceptually similar information.\",\"anchor\":\"embedding\"}]},\"tunes\":{}},{\"id\":\"h-sources\",\"type\":\"header\",\"data\":{\"text\":\"Primary sources\",\"level\":2},\"tunes\":{}},{\"id\":\"src-openai-vector\",\"type\":\"linkTool\",\"data\":{\"link\":\"https:\u002F\u002Fplatform.openai.com\u002Fdocs\u002Fapi-reference\u002Fvector-stores-files\",\"meta\":{\"image\":{\"url\":\"\"},\"title\":\"OpenAI — Vector Store Files\",\"description\":\"Official documentation showing how files can be attached to vector stores, chunked and made available to file-search retrieval.\"}},\"tunes\":{}},{\"id\":\"src-openai-quickstart\",\"type\":\"linkTool\",\"data\":{\"link\":\"https:\u002F\u002Fplatform.openai.com\u002Fdocs\u002Fquickstart\",\"meta\":{\"image\":{\"url\":\"\"},\"title\":\"OpenAI — Developer Quickstart\",\"description\":\"Official OpenAI documentation describing tools such as file search for giving models access to external information.\"}},\"tunes\":{}},{\"id\":\"src-nvidia-ace\",\"type\":\"linkTool\",\"data\":{\"link\":\"https:\u002F\u002Fdeveloper.nvidia.com\u002Face-for-games\",\"meta\":{\"image\":{\"url\":\"\"},\"title\":\"NVIDIA Developer — ACE for Games\",\"description\":\"Official NVIDIA documentation describing separate Agent, Chat and RAG APIs for connecting game characters to game state, contextual knowledge and model-driven actions.\"}},\"tunes\":{}},{\"id\":\"src-nvidia-pubg\",\"type\":\"linkTool\",\"data\":{\"link\":\"https:\u002F\u002Fdeveloper.nvidia.com\u002Fblog\u002Fhow-krafton-built-pubg-ally-a-co-playable-character-powered-by-nvidia-ace\u002F\",\"meta\":{\"image\":{\"url\":\"\"},\"title\":\"NVIDIA Developer — How KRAFTON Built PUBG Ally\",\"description\":\"Official technical explanation separating live match state from knowledge lookup and language-model reasoning.\"}},\"tunes\":{}}],\"version\":\"2.31.6\"}",{"time":760,"blocks":761,"version":1285},1790377494031,[762,766,771,775,779,783,787,791,795,800,804,808,812,816,821,825,842,846,850,854,858,877,881,885,889,893,897,901,923,928,932,936,940,944,948,952,956,974,978,983,987,991,995,999,1003,1007,1011,1015,1019,1023,1027,1031,1035,1061,1065,1069,1073,1077,1081,1087,1091,1095,1115,1119,1123,1127,1131,1135,1139,1143,1147,1151,1155,1183,1188,1192,1196,1200,1204,1208,1231,1235,1253,1257,1264,1271,1278],{"id":48,"data":763,"type":51,"tunes":765},{"text":764},"RAG sounds complicated because the name is complicated. The idea is not. RAG simply means: before the AI answers, it first looks up relevant information from a knowledge source and gives that information to the language model.",{},{"id":54,"data":767,"type":59,"tunes":770},{"body":768,"title":769,"variant":58},"\u003Cstrong>RAG is the step where an AI searches a knowledge base for useful information before the LLM writes the answer.\u003C\u002Fstrong>","RAG in one sentence",{},{"id":62,"data":772,"type":51,"tunes":774},{"text":773},"Think of an LLM as a smart person sitting at a desk. RAG is the librarian who brings the right page from the right book. The LLM then reads that page and answers you.",{},{"id":67,"data":776,"type":72,"tunes":778},{"title":777,"maxLevel":70,"minLevel":71},"Contents",{},{"id":75,"data":780,"type":78,"tunes":782},{"text":781,"level":71},"First: what does the LLM do?",{},{"id":81,"data":784,"type":51,"tunes":786},{"text":785},"The LLM is the part that understands language and produces language. It can read your question, understand instructions, compare information, explain something and write an answer.",{},{"id":86,"data":788,"type":51,"tunes":790},{"text":789},"But the LLM does not automatically know what is currently inside your company database, your game session, your private documents or a file you created five minutes ago.",{},{"id":91,"data":792,"type":51,"tunes":794},{"text":793},"It only knows what is already inside the model plus whatever information the application gives it in the current request.",{},{"id":96,"data":796,"type":59,"tunes":799},{"body":797,"title":798,"variant":100},"The LLM \u003Cstrong>thinks and writes\u003C\u002Fstrong>. It does not automatically own all of your current data.","Simple rule",{},{"id":103,"data":801,"type":78,"tunes":803},{"text":802,"level":71},"Then: what is the knowledge base?",{},{"id":108,"data":805,"type":51,"tunes":807},{"text":806},"A knowledge base is simply information the application can search.",{},{"id":113,"data":809,"type":51,"tunes":811},{"text":810},"It could contain PDFs, manuals, product documentation, support articles, contracts, game rules, weapon data, internal company documents, database records or other text.",{},{"id":118,"data":813,"type":51,"tunes":815},{"text":814},"The knowledge base can be local on your own machine. It can be on a server. It can be in a vector database. It can also be built from normal files. RAG does not mean Internet.",{},{"id":123,"data":817,"type":59,"tunes":820},{"body":818,"title":819,"variant":127},"\u003Cstrong>RAG does not require the Internet.\u003C\u002Fstrong> The information can be completely local.","Important",{},{"id":130,"data":822,"type":78,"tunes":824},{"text":823,"level":71},"So what does RAG actually do?",{},{"id":135,"data":826,"type":152,"tunes":841},{"steps":827,"title":840,"orientation":151},[828,831,834,837],{"label":829,"description":830},"1. You ask a question","For example: Which ammunition does this weapon use?",{"label":832,"description":833},"2. RAG searches the knowledge base","The system looks for the small pieces of information most relevant to your question.",{"label":835,"description":836},"3. RAG gives those pieces to the LLM","The LLM receives the question plus the retrieved information.",{"label":838,"description":839},"4. The LLM writes the answer","It uses the retrieved information as context for the response.","The whole RAG process",{},{"id":155,"data":843,"type":51,"tunes":845},{"text":844},"That is RAG.",{},{"id":160,"data":847,"type":51,"tunes":849},{"text":848},"The full name is Retrieval-Augmented Generation. Retrieval means finding the relevant information. Augmented means adding that information to the model's context. Generation means the LLM writes the final answer.",{},{"id":165,"data":851,"type":78,"tunes":853},{"text":852,"level":71},"A very simple example",{},{"id":170,"data":855,"type":51,"tunes":857},{"text":856},"Imagine you have a local knowledge base about a game.",{},{"id":175,"data":859,"type":194,"tunes":876},{"content":860,"stretched":193,"withHeadings":14},[861,864,867,870,873],[862,863],"Knowledge base contains","Example",[865,866],"Weapons","AKM uses 7.62 mm ammunition",[868,869],"Healing items","Med Kit restores health",[871,872],"Attachments","This attachment works with these weapons",[874,875],"Map rules","This zone behaves in this way",{},{"id":197,"data":878,"type":51,"tunes":880},{"text":879},"You ask: “Which ammunition does the AKM use?”",{},{"id":202,"data":882,"type":51,"tunes":884},{"text":883},"RAG searches the knowledge base and finds the entry about the AKM. It gives that small piece of information to the LLM. The LLM then answers: “The AKM uses 7.62 mm ammunition.”",{},{"id":207,"data":886,"type":51,"tunes":888},{"text":887},"The LLM did not need the entire database. RAG only brought the useful part.",{},{"id":212,"data":890,"type":78,"tunes":892},{"text":891,"level":71},"Now the important part: RAG is not the current state",{},{"id":217,"data":894,"type":51,"tunes":896},{"text":895},"This is where many explanations become confusing.",{},{"id":222,"data":898,"type":51,"tunes":900},{"text":899},"RAG usually gives the AI knowledge. A state system gives the AI facts about what is true right now.",{},{"id":227,"data":902,"type":254,"tunes":922},{"rows":903,"title":916,"layout":194,"columns":917},[904,907,910,913],{"id":231,"label":905,"values":906},"Weapon",[233,233],{"id":235,"label":908,"values":909},"Ammunition",[233,233],{"id":239,"label":911,"values":912},"Health",[233,233],{"id":243,"label":914,"values":915},"Enemy",[233,233],"Knowledge vs current state",[918,920],{"id":249,"label":919},"RAG \u002F knowledge",{"id":252,"label":921},"Current state",{},{"id":257,"data":924,"type":59,"tunes":927},{"body":925,"title":926,"variant":261},"RAG answers: \u003Cstrong>What is generally true?\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr>State answers: \u003Cstrong>What is true right now?\u003C\u002Fstrong>","Do not mix these two",{},{"id":264,"data":929,"type":78,"tunes":931},{"text":930,"level":71},"What is a state database?",{},{"id":269,"data":933,"type":51,"tunes":935},{"text":934},"A state database or state store is simply a place where the application keeps current facts.",{},{"id":274,"data":937,"type":51,"tunes":939},{"text":938},"In a game, the engine already knows things such as your health, position, inventory, ammunition, current mission, nearby objects and enemy status. An AI system can expose selected parts of that state to the model.",{},{"id":279,"data":941,"type":51,"tunes":943},{"text":942},"In a business application, the same idea could be an order database, a customer record, a project status or the current value of a sensor.",{},{"id":284,"data":945,"type":51,"tunes":947},{"text":946},"The state is created by the application itself as things happen. If you lose health, the game updates the health value. If you pick up ammunition, the inventory changes. If an order is paid, the business system changes the order status.",{},{"id":289,"data":949,"type":59,"tunes":951},{"body":950,"title":798,"variant":58},"The application creates and updates \u003Cstrong>state\u003C\u002Fstrong>. RAG searches \u003Cstrong>knowledge\u003C\u002Fstrong>. The LLM uses both to decide what to say or do.",{},{"id":294,"data":953,"type":78,"tunes":955},{"text":954,"level":71},"How the three pieces work together",{},{"id":299,"data":957,"type":152,"tunes":973},{"steps":958,"title":972,"orientation":151},[959,962,964,966,969],{"label":960,"description":961},"1. Current state","The application tells the AI what is true now: health 41%, AKM equipped, 23 rounds.",{"label":306,"description":963},"The system retrieves useful knowledge: how the weapon works, which healing item is available, or a relevant rule.",{"label":309,"description":965},"The model receives the question, current state and retrieved knowledge.",{"label":967,"description":968},"4. Reasoning","The LLM combines those inputs and decides what answer or high-level action makes sense.",{"label":970,"description":971},"5. Application","If an action is required, the application or game engine executes it and updates the state again.","LLM + state + RAG",{},{"id":320,"data":975,"type":51,"tunes":977},{"text":976},"So the basic architecture is:",{},{"id":325,"data":979,"type":59,"tunes":982},{"body":980,"title":981,"variant":100},"\u003Cstrong>State = what is true now\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr>\u003Cstrong>RAG = useful knowledge\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr>\u003Cstrong>LLM = understands, reasons and writes\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr>\u003Cstrong>Application = performs the real action\u003C\u002Fstrong>","The simplest architecture",{},{"id":331,"data":984,"type":78,"tunes":986},{"text":985,"level":71},"Does RAG always use a vector database?",{},{"id":336,"data":988,"type":51,"tunes":990},{"text":989},"No.",{},{"id":341,"data":992,"type":51,"tunes":994},{"text":993},"A vector database is a common way to build semantic search, but it is not the definition of RAG.",{},{"id":346,"data":996,"type":51,"tunes":998},{"text":997},"The important part is retrieval: the system finds relevant external information and adds it to the LLM's context before the answer is generated.",{},{"id":351,"data":1000,"type":51,"tunes":1002},{"text":1001},"OpenAI's File Search, for example, can work with files stored in vector stores. Files are chunked into smaller pieces so the system can retrieve the parts that are relevant to a question. That is one implementation of the same basic idea.",{},{"id":356,"data":1004,"type":78,"tunes":1006},{"text":1005,"level":71},"What is an embedding, in plain English?",{},{"id":361,"data":1008,"type":51,"tunes":1010},{"text":1009},"You do not need to understand embeddings to understand RAG.",{},{"id":366,"data":1012,"type":51,"tunes":1014},{"text":1013},"But the simple version is this: an embedding is a numerical representation of meaning. It helps a search system find text that is conceptually similar even when the words are not exactly the same.",{},{"id":371,"data":1016,"type":51,"tunes":1018},{"text":1017},"For example, a normal keyword search may look for the exact words “car repair.” Semantic search can also understand that “fix my vehicle” is about a similar topic.",{},{"id":376,"data":1020,"type":51,"tunes":1022},{"text":1021},"That makes embeddings useful for RAG, but RAG can also use keyword search, database queries or a hybrid of several methods.",{},{"id":381,"data":1024,"type":78,"tunes":1026},{"text":1025,"level":71},"RAG is not memory either",{},{"id":386,"data":1028,"type":51,"tunes":1030},{"text":1029},"Memory is another concept that is often mixed together with RAG.",{},{"id":391,"data":1032,"type":51,"tunes":1034},{"text":1033},"Memory is usually information the system keeps about previous interactions or previous events. RAG is the mechanism used to retrieve relevant knowledge when it is needed.",{},{"id":396,"data":1036,"type":194,"tunes":1060},{"content":1037,"stretched":193,"withHeadings":14},[1038,1041,1043,1045,1048,1051,1054,1057],[1039,1040],"Part","Simple meaning",[403,1042],"The part that understands and generates language",[406,1044],"The part that looks up relevant knowledge before the answer",[1046,1047],"Knowledge base","The information RAG can search",[1049,1050],"State","What is true right now in the application or world",[1052,1053],"Memory","Information kept from previous interactions or events",[1055,1056],"Tool \u002F action","Something the AI is allowed to call or ask the application to do",[1058,1059],"Context","The information currently placed in front of the LLM for this request",{},{"id":425,"data":1062,"type":78,"tunes":1064},{"text":1063,"level":71},"A real game example: PUBG Ally",{},{"id":430,"data":1066,"type":51,"tunes":1068},{"text":1067},"PUBG Ally is a useful example because it makes the difference visible.",{},{"id":435,"data":1070,"type":51,"tunes":1072},{"text":1071},"KRAFTON describes live match state as a separate source of truth. The game exposes current facts through observation tools: current weapon, ammunition, health, safe-zone status, nearby items and combat situation.",{},{"id":440,"data":1074,"type":51,"tunes":1076},{"text":1075},"Knowledge lookup is a different job. The system can use curated knowledge about weapons, attachments, items and rules. NVIDIA's ACE Game Agent SDK also exposes a separate RAG API for retrieving knowledge from developer-built databases.",{},{"id":445,"data":1078,"type":51,"tunes":1080},{"text":1079},"That gives us the clean separation: the game engine says what is happening now, retrieval provides relevant knowledge, and the language model decides what the information means.",{},{"id":450,"data":1082,"type":456,"tunes":1086},{"url":452,"title":1083,"excerpt":1084,"ctaLabel":1085},"PUBG Ally Shows Why AI Teammates Need Two Brains: Fast Reflexes and Slow Reasoning","A practical game example showing how live state, language reasoning and deterministic game-side control can work together.","Read the PUBG Ally architecture article",{},{"id":459,"data":1088,"type":78,"tunes":1090},{"text":1089,"level":71},"One complete example",{},{"id":464,"data":1092,"type":51,"tunes":1094},{"text":1093},"Imagine you tell an AI teammate: “I am low on health. Should we attack?”",{},{"id":469,"data":1096,"type":152,"tunes":1114},{"steps":1097,"title":1113,"orientation":151},[1098,1100,1102,1104,1107,1110],{"label":1049,"description":1099},"The game reports: health 24%, one enemy nearby, two healing items available.",{"label":406,"description":1101},"The knowledge system retrieves the relevant rules for the healing item and perhaps information about the current weapon or tactical mechanic.",{"label":403,"description":1103},"The model combines your request, the current state and the retrieved knowledge.",{"label":1105,"description":1106},"Decision","It concludes that healing first is safer than attacking immediately.",{"label":1108,"description":1109},"Tool \u002F game engine","The agent requests a legal game action such as moving to cover or using the healing item.",{"label":1111,"description":1112},"New state","The game executes the action and reports the updated situation back to the agent.","What happens next",{},{"id":490,"data":1116,"type":51,"tunes":1118},{"text":1117},"RAG did not control the character. The state database did not reason. The LLM did not directly change the game. Each part had one job.",{},{"id":495,"data":1120,"type":78,"tunes":1122},{"text":1121,"level":71},"Why use RAG at all?",{},{"id":500,"data":1124,"type":51,"tunes":1126},{"text":1125},"Because putting every document, rule and database record into every prompt would be slow, expensive and often confusing.",{},{"id":505,"data":1128,"type":51,"tunes":1130},{"text":1129},"RAG lets the system select only the information that is useful for the current question.",{},{"id":510,"data":1132,"type":51,"tunes":1134},{"text":1133},"It also lets you update the knowledge base without retraining the entire language model. Change the document or database, rebuild or refresh the index when necessary, and the next retrieval can use the newer information.",{},{"id":515,"data":1136,"type":78,"tunes":1138},{"text":1137,"level":71},"What RAG does not guarantee",{},{"id":520,"data":1140,"type":51,"tunes":1142},{"text":1141},"RAG can improve grounding, but it does not make an answer automatically correct.",{},{"id":525,"data":1144,"type":51,"tunes":1146},{"text":1145},"The retrieval step can find the wrong document. The correct document can be outdated. The LLM can misunderstand good evidence. Or the current state can have changed.",{},{"id":530,"data":1148,"type":51,"tunes":1150},{"text":1149},"A reliable system therefore has to validate retrieval, state freshness and the model's final reasoning separately.",{},{"id":535,"data":1152,"type":78,"tunes":1154},{"text":1153,"level":71},"The easiest mental model to remember",{},{"id":540,"data":1156,"type":254,"tunes":1182},{"rows":1157,"title":1176,"layout":194,"columns":1177},[1158,1161,1164,1167,1170,1173],{"id":544,"label":1159,"values":1160},"Person thinking",[233,233],{"id":548,"label":1162,"values":1163},"Finding a reference book",[233,233],{"id":552,"label":1165,"values":1166},"Books on the shelf",[233,233],{"id":556,"label":1168,"values":1169},"Current dashboard or instrument panel",[233,233],{"id":560,"label":1171,"values":1172},"Notes from earlier meetings",[233,233],{"id":564,"label":1174,"values":1175},"Doing something in the real world",[233,233],"Think of an AI system like a person at a desk",[1178,1180],{"id":62,"label":1179},"Analogy",{"id":572,"label":1181},"AI system",{},{"id":576,"data":1184,"type":59,"tunes":1187},{"body":1185,"title":1186,"variant":127},"\u003Cstrong>LLM = brain.\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr>\u003Cstrong>RAG = librarian.\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr>\u003Cstrong>Knowledge base = library.\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr>\u003Cstrong>State = what the dashboard says right now.\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr>\u003Cstrong>Tools = the hands that can actually do something.\u003C\u002Fstrong>","If you remember only this",{},{"id":582,"data":1189,"type":78,"tunes":1191},{"text":1190,"level":71},"Conclusion",{},{"id":587,"data":1193,"type":51,"tunes":1195},{"text":1194},"RAG is much less mysterious once the parts are separated.",{},{"id":592,"data":1197,"type":51,"tunes":1199},{"text":1198},"The LLM understands and generates language. The application maintains current state. The knowledge base stores information. RAG finds the useful part of that information and puts it into the LLM's context. Tools or the application perform real actions.",{},{"id":597,"data":1201,"type":51,"tunes":1203},{"text":1202},"That is the basic architecture behind many modern AI assistants and agents.",{},{"id":602,"data":1205,"type":78,"tunes":1207},{"text":1206,"level":71},"FAQ",{},{"id":607,"data":1209,"type":607,"tunes":1230},{"items":1210,"title":1229},[1211,1214,1217,1220,1223,1226],{"id":611,"answer":1212,"question":1213},"RAG is a step where an AI searches a knowledge source for relevant information before the language model writes its answer.","What is RAG in simple terms?",{"id":615,"answer":1215,"question":1216},"No. The knowledge base can be completely local on your computer or server.","Does RAG need the Internet?",{"id":619,"answer":1218,"question":1219},"No. The database or files contain the information. RAG is the retrieval process that finds the useful part and gives it to the LLM.","Is RAG the same as a database?",{"id":623,"answer":1221,"question":1222},"No. Memory usually stores previous interactions or events. RAG retrieves relevant knowledge when it is needed.","Is RAG the same as memory?",{"id":627,"answer":1224,"question":1225},"Not necessarily. Current state is usually obtained directly from the application or a state store. RAG is better understood as retrieval from a knowledge source.","Is current application state part of RAG?",{"id":631,"answer":1227,"question":1228},"No. It can provide better evidence, but retrieval can still be wrong or outdated and the LLM can still reason incorrectly.","Does RAG make AI answers correct?","RAG in plain English",{},{"id":637,"data":1232,"type":78,"tunes":1234},{"text":1233,"level":71},"Glossary",{},{"id":642,"data":1236,"type":642,"tunes":1252},{"title":1237,"entries":1238},"The basic terms",[1239,1241,1243,1245,1247,1249],{"term":403,"anchor":647,"definition":1240},"A language model that understands and generates text and can reason over information placed in its context.",{"term":406,"anchor":650,"definition":1242},"Retrieval-Augmented Generation: retrieving relevant external information and adding it to the model's context before generating an answer.",{"term":1046,"anchor":653,"definition":1244},"The files, documents, records or other information that retrieval can search.",{"term":1049,"anchor":252,"definition":1246},"The current facts of an application, system or world at a particular moment.",{"term":1058,"anchor":658,"definition":1248},"The information currently supplied to the language model for one request or reasoning step.",{"term":1250,"anchor":662,"definition":1251},"Embedding","A numerical representation of meaning that can help semantic search find conceptually similar information.",{},{"id":666,"data":1254,"type":78,"tunes":1256},{"text":1255,"level":71},"Primary sources",{},{"id":671,"data":1258,"type":678,"tunes":1263},{"link":673,"meta":1259},{"image":1260,"title":1261,"description":1262},{"url":233},"OpenAI — Vector Store Files","Official documentation showing how files can be attached to vector stores, chunked and made available to file-search retrieval.",{},{"id":681,"data":1265,"type":678,"tunes":1270},{"link":683,"meta":1266},{"image":1267,"title":1268,"description":1269},{"url":233},"OpenAI — Developer Quickstart","Official OpenAI documentation describing tools such as file search for giving models access to external information.",{},{"id":690,"data":1272,"type":678,"tunes":1277},{"link":692,"meta":1273},{"image":1274,"title":1275,"description":1276},{"url":233},"NVIDIA Developer — ACE for Games","Official NVIDIA documentation describing separate Agent, Chat and RAG APIs for connecting game characters to game state, contextual knowledge and model-driven actions.",{},{"id":699,"data":1279,"type":678,"tunes":1284},{"link":701,"meta":1280},{"image":1281,"title":1282,"description":1283},{"url":233},"NVIDIA Developer — How KRAFTON Built PUBG Ally","Official technical explanation separating live match state from knowledge lookup and language-model reasoning.",{},"2.31.6","RAG sounds complicated, but the idea is simple: before an AI answers, it first looks up useful information from a knowledge source and gives that information to the language model. This guide explains RAG, LLMs, state, memory and tools using one simple mental model.",{"lang":7,"title":41,"content":43,"contentJson":1288,"excerpt":708},{"time":45,"blocks":1289,"version":707},[1290,1293,1296,1299,1302,1305,1308,1311,1314,1317,1320,1323,1326,1329,1332,1335,1343,1346,1349,1352,1355,1364,1367,1370,1373,1376,1379,1382,1397,1400,1403,1406,1409,1412,1415,1418,1421,1430,1433,1436,1439,1442,1445,1448,1451,1454,1457,1460,1463,1466,1469,1472,1475,1487,1490,1493,1496,1499,1502,1505,1508,1511,1521,1524,1527,1530,1533,1536,1539,1542,1545,1548,1551,1570,1573,1576,1579,1582,1585,1588,1598,1601,1611,1614,1619,1624,1629],{"id":48,"data":1291,"type":51,"tunes":1292},{"text":50},{},{"id":54,"data":1294,"type":59,"tunes":1295},{"body":56,"title":57,"variant":58},{},{"id":62,"data":1297,"type":51,"tunes":1298},{"text":64},{},{"id":67,"data":1300,"type":72,"tunes":1301},{"title":69,"maxLevel":70,"minLevel":71},{},{"id":75,"data":1303,"type":78,"tunes":1304},{"text":77,"level":71},{},{"id":81,"data":1306,"type":51,"tunes":1307},{"text":83},{},{"id":86,"data":1309,"type":51,"tunes":1310},{"text":88},{},{"id":91,"data":1312,"type":51,"tunes":1313},{"text":93},{},{"id":96,"data":1315,"type":59,"tunes":1316},{"body":98,"title":99,"variant":100},{},{"id":103,"data":1318,"type":78,"tunes":1319},{"text":105,"level":71},{},{"id":108,"data":1321,"type":51,"tunes":1322},{"text":110},{},{"id":113,"data":1324,"type":51,"tunes":1325},{"text":115},{},{"id":118,"data":1327,"type":51,"tunes":1328},{"text":120},{},{"id":123,"data":1330,"type":59,"tunes":1331},{"body":125,"title":126,"variant":127},{},{"id":130,"data":1333,"type":78,"tunes":1334},{"text":132,"level":71},{},{"id":135,"data":1336,"type":152,"tunes":1342},{"steps":1337,"title":150,"orientation":151},[1338,1339,1340,1341],{"label":139,"description":140},{"label":142,"description":143},{"label":145,"description":146},{"label":148,"description":149},{},{"id":155,"data":1344,"type":51,"tunes":1345},{"text":157},{},{"id":160,"data":1347,"type":51,"tunes":1348},{"text":162},{},{"id":165,"data":1350,"type":78,"tunes":1351},{"text":167,"level":71},{},{"id":170,"data":1353,"type":51,"tunes":1354},{"text":172},{},{"id":175,"data":1356,"type":194,"tunes":1363},{"content":1357,"stretched":193,"withHeadings":14},[1358,1359,1360,1361,1362],[179,180],[182,183],[185,186],[188,189],[191,192],{},{"id":197,"data":1365,"type":51,"tunes":1366},{"text":199},{},{"id":202,"data":1368,"type":51,"tunes":1369},{"text":204},{},{"id":207,"data":1371,"type":51,"tunes":1372},{"text":209},{},{"id":212,"data":1374,"type":78,"tunes":1375},{"text":214,"level":71},{},{"id":217,"data":1377,"type":51,"tunes":1378},{"text":219},{},{"id":222,"data":1380,"type":51,"tunes":1381},{"text":224},{},{"id":227,"data":1383,"type":254,"tunes":1396},{"rows":1384,"title":246,"layout":194,"columns":1393},[1385,1387,1389,1391],{"id":231,"label":182,"values":1386},[233,233],{"id":235,"label":236,"values":1388},[233,233],{"id":239,"label":240,"values":1390},[233,233],{"id":243,"label":244,"values":1392},[233,233],[1394,1395],{"id":249,"label":250},{"id":252,"label":253},{},{"id":257,"data":1398,"type":59,"tunes":1399},{"body":259,"title":260,"variant":261},{},{"id":264,"data":1401,"type":78,"tunes":1402},{"text":266,"level":71},{},{"id":269,"data":1404,"type":51,"tunes":1405},{"text":271},{},{"id":274,"data":1407,"type":51,"tunes":1408},{"text":276},{},{"id":279,"data":1410,"type":51,"tunes":1411},{"text":281},{},{"id":284,"data":1413,"type":51,"tunes":1414},{"text":286},{},{"id":289,"data":1416,"type":59,"tunes":1417},{"body":291,"title":99,"variant":58},{},{"id":294,"data":1419,"type":78,"tunes":1420},{"text":296,"level":71},{},{"id":299,"data":1422,"type":152,"tunes":1429},{"steps":1423,"title":317,"orientation":151},[1424,1425,1426,1427,1428],{"label":303,"description":304},{"label":306,"description":307},{"label":309,"description":310},{"label":312,"description":313},{"label":315,"description":316},{},{"id":320,"data":1431,"type":51,"tunes":1432},{"text":322},{},{"id":325,"data":1434,"type":59,"tunes":1435},{"body":327,"title":328,"variant":100},{},{"id":331,"data":1437,"type":78,"tunes":1438},{"text":333,"level":71},{},{"id":336,"data":1440,"type":51,"tunes":1441},{"text":338},{},{"id":341,"data":1443,"type":51,"tunes":1444},{"text":343},{},{"id":346,"data":1446,"type":51,"tunes":1447},{"text":348},{},{"id":351,"data":1449,"type":51,"tunes":1450},{"text":353},{},{"id":356,"data":1452,"type":78,"tunes":1453},{"text":358,"level":71},{},{"id":361,"data":1455,"type":51,"tunes":1456},{"text":363},{},{"id":366,"data":1458,"type":51,"tunes":1459},{"text":368},{},{"id":371,"data":1461,"type":51,"tunes":1462},{"text":373},{},{"id":376,"data":1464,"type":51,"tunes":1465},{"text":378},{},{"id":381,"data":1467,"type":78,"tunes":1468},{"text":383,"level":71},{},{"id":386,"data":1470,"type":51,"tunes":1471},{"text":388},{},{"id":391,"data":1473,"type":51,"tunes":1474},{"text":393},{},{"id":396,"data":1476,"type":194,"tunes":1486},{"content":1477,"stretched":193,"withHeadings":14},[1478,1479,1480,1481,1482,1483,1484,1485],[400,401],[403,404],[406,407],[409,410],[412,413],[415,416],[418,419],[421,422],{},{"id":425,"data":1488,"type":78,"tunes":1489},{"text":427,"level":71},{},{"id":430,"data":1491,"type":51,"tunes":1492},{"text":432},{},{"id":435,"data":1494,"type":51,"tunes":1495},{"text":437},{},{"id":440,"data":1497,"type":51,"tunes":1498},{"text":442},{},{"id":445,"data":1500,"type":51,"tunes":1501},{"text":447},{},{"id":450,"data":1503,"type":456,"tunes":1504},{"url":452,"title":453,"excerpt":454,"ctaLabel":455},{},{"id":459,"data":1506,"type":78,"tunes":1507},{"text":461,"level":71},{},{"id":464,"data":1509,"type":51,"tunes":1510},{"text":466},{},{"id":469,"data":1512,"type":152,"tunes":1520},{"steps":1513,"title":487,"orientation":151},[1514,1515,1516,1517,1518,1519],{"label":412,"description":473},{"label":406,"description":475},{"label":403,"description":477},{"label":479,"description":480},{"label":482,"description":483},{"label":485,"description":486},{},{"id":490,"data":1522,"type":51,"tunes":1523},{"text":492},{},{"id":495,"data":1525,"type":78,"tunes":1526},{"text":497,"level":71},{},{"id":500,"data":1528,"type":51,"tunes":1529},{"text":502},{},{"id":505,"data":1531,"type":51,"tunes":1532},{"text":507},{},{"id":510,"data":1534,"type":51,"tunes":1535},{"text":512},{},{"id":515,"data":1537,"type":78,"tunes":1538},{"text":517,"level":71},{},{"id":520,"data":1540,"type":51,"tunes":1541},{"text":522},{},{"id":525,"data":1543,"type":51,"tunes":1544},{"text":527},{},{"id":530,"data":1546,"type":51,"tunes":1547},{"text":532},{},{"id":535,"data":1549,"type":78,"tunes":1550},{"text":537,"level":71},{},{"id":540,"data":1552,"type":254,"tunes":1569},{"rows":1553,"title":567,"layout":194,"columns":1566},[1554,1556,1558,1560,1562,1564],{"id":544,"label":545,"values":1555},[233,233],{"id":548,"label":549,"values":1557},[233,233],{"id":552,"label":553,"values":1559},[233,233],{"id":556,"label":557,"values":1561},[233,233],{"id":560,"label":561,"values":1563},[233,233],{"id":564,"label":565,"values":1565},[233,233],[1567,1568],{"id":62,"label":570},{"id":572,"label":573},{},{"id":576,"data":1571,"type":59,"tunes":1572},{"body":578,"title":579,"variant":127},{},{"id":582,"data":1574,"type":78,"tunes":1575},{"text":584,"level":71},{},{"id":587,"data":1577,"type":51,"tunes":1578},{"text":589},{},{"id":592,"data":1580,"type":51,"tunes":1581},{"text":594},{},{"id":597,"data":1583,"type":51,"tunes":1584},{"text":599},{},{"id":602,"data":1586,"type":78,"tunes":1587},{"text":604,"level":71},{},{"id":607,"data":1589,"type":607,"tunes":1597},{"items":1590,"title":634},[1591,1592,1593,1594,1595,1596],{"id":611,"answer":612,"question":613},{"id":615,"answer":616,"question":617},{"id":619,"answer":620,"question":621},{"id":623,"answer":624,"question":625},{"id":627,"answer":628,"question":629},{"id":631,"answer":632,"question":633},{},{"id":637,"data":1599,"type":78,"tunes":1600},{"text":639,"level":71},{},{"id":642,"data":1602,"type":642,"tunes":1610},{"title":644,"entries":1603},[1604,1605,1606,1607,1608,1609],{"term":403,"anchor":647,"definition":648},{"term":406,"anchor":650,"definition":651},{"term":409,"anchor":653,"definition":654},{"term":412,"anchor":252,"definition":656},{"term":421,"anchor":658,"definition":659},{"term":661,"anchor":662,"definition":663},{},{"id":666,"data":1612,"type":78,"tunes":1613},{"text":668,"level":71},{},{"id":671,"data":1615,"type":678,"tunes":1618},{"link":673,"meta":1616},{"image":1617,"title":676,"description":677},{"url":233},{},{"id":681,"data":1620,"type":678,"tunes":1623},{"link":683,"meta":1621},{"image":1622,"title":686,"description":687},{"url":233},{},{"id":690,"data":1625,"type":678,"tunes":1628},{"link":692,"meta":1626},{"image":1627,"title":695,"description":696},{"url":233},{},{"id":699,"data":1630,"type":678,"tunes":1633},{"link":701,"meta":1631},{"image":1632,"title":704,"description":705},{"url":233},{},"Post erfolgreich abgerufen",{"items":1636,"source":1719,"manualIds":1720,"manualMatchedIds":1721},[1637,1644,1651,1658,1663,1670,1677,1684,1691,1698,1705,1712],{"id":1638,"slug":1639,"title":1640,"excerpt":1641,"featuredImage":1642,"publishedAt":1643},"364","tipps-fuer-die-verbesserung-der-seo-suchmaschinenoptimierung","Освоение рабочего процесса SEO: Основные стратегии оптимизации для органического роста","Структурированный рабочий процесс SEO крайне важен для устойчивого органического роста. Изучите десять основополагающих стратегий, от исследования ключевых слов и технической оптимизации до качества контента и анализа производительности.","\u002Fuploads\u002F2026\u002F03\u002Ftipps-fuer-die-verbesserung-der-seo-suchmaschinenoptimierung-1774866098131-hwkzrg.webp","2024-01-26T06:35:00.000Z",{"id":1645,"slug":1646,"title":1647,"excerpt":1648,"featuredImage":1649,"publishedAt":1650},"467","the-answer-validity-boundary-the-missing-layer-between-relevance-and-reliable-ai-answers","Граница достоверности ответа: недостающий слой между релевантностью и надёжными ответами ИИ","Источник может быть релевантным, авторитетным и при этом неверным для задаваемого вопроса. Недостающий слой — применимость: условия, при которых ответ остаётся в силе, и изменения, вынуждающие пересмотреть его. В этой статье вводится понятие «Граница действительности ответа» как паттерн проектирования источников для людей, ИИ-поиска и RAG-систем.","\u002Fuploads\u002F2026\u002F09\u002Fthe-answer-validity-boundary-the-missing-layer-between-relevance-and-reliable-ai-answers-1790272901306-1g5jly.webp","2026-09-24T11:59:00.000Z",{"id":1652,"slug":1653,"title":1654,"excerpt":1655,"featuredImage":1656,"publishedAt":1657},"472","why-more-context-can-make-ai-answers-worse","Почему больше контекста может ухудшить ответы ИИ","Большее контекстное окно не гарантирует более качественного ответа. В этой статье объясняется, как размывание сигнала, противоречивые данные, устаревшее состояние, чувствительность к позиции и сжатие с потерями могут снизить надежность ИИ — и предлагается практический стресс-тест контекста.","\u002Fuploads\u002F2026\u002F09\u002Fwhy-more-context-can-make-ai-answers-worse-1790351615793-2ntv2v.webp","2026-09-25T11:51:00.000Z",{"id":1659,"slug":1660,"title":1660,"excerpt":10,"featuredImage":1661,"publishedAt":1662},"369","git-with-automatic-upload-and-synchronization-to-a-production-server","\u002Fuploads\u002F2024\u002F05\u002Fstep-by-step-guide-illustration-showing-the-process-of-setting-up-Git-with-auto-upload-and-synchronization-to-a-production-server-large.webp","2024-05-28T22:48:00.000Z",{"id":1664,"slug":1665,"title":1666,"excerpt":1667,"featuredImage":1668,"publishedAt":1669},"476","mcp-vs-a2a-vs-ucp-vs-ap2-vs-a2ui-the-agent-protocol-stack-explained","MCP vs A2A vs UCP vs AP2 vs A2UI: разбор стека протоколов агентов","MCP, A2A, UCP, AP2 и A2UI часто представляют как конкурирующие агентские стандарты. В основном они решают разные проблемы интероперабельности. Это руководство сопоставляет каждый протокол с границей, которую он фактически стандартизирует,—и показывает, как они могут работать вместе в одной промышленной системе.","\u002Fuploads\u002F2026\u002F09\u002Fmcp-vs-a2a-vs-ucp-vs-ap2-vs-a2ui-the-agent-protocol-stack-explained-1790352625869-2ezle0.webp","2026-09-25T12:09:00.000Z",{"id":1671,"slug":1672,"title":1673,"excerpt":1674,"featuredImage":1675,"publishedAt":1676},"459","ollama-is-not-the-product-building-production-ready-open-llm-applications","Ollama — это не продукт: создание готовых к продакшену приложений на базе открытых LLM","Запустить локальную модель с Ollama просто. Создать готовое к продакшену Open-LLM-приложение сложнее: для этого требуются RAG, контроль доступа, абстракция провайдеров, оценка, логирование, дисциплина развертывания и контролируемый уровень приложения вокруг модели.","\u002Fuploads\u002F2026\u002F06\u002Follama-is-not-the-product-building-production-ready-open-llm-applications-1782679361640-h0usqf.webp","2026-06-28T16:39:00.000Z",{"id":1678,"slug":1679,"title":1680,"excerpt":1681,"featuredImage":1682,"publishedAt":1683},"470","what-should-an-ai-agent-remember-forget-recompute-or-retrieve-again","Что ИИ-агент должен помнить, забывать, перевычислять или извлекать повторно?","Долгоживущие агенты не должны помнить всё. В этой статье представлена практическая модель жизненного цикла для определения того, что относится к долговременной памяти, что следует извлекать повторно, что безопаснее пересчитать, а что должно истечь по сроку действия или быть заменено.","\u002Fuploads\u002F2026\u002F09\u002Fwhat-should-an-ai-agent-remember-forget-recompute-or-retrieve-again-1790351131087-iehz28.webp","2026-09-25T09:43:00.000Z",{"id":1685,"slug":1686,"title":1687,"excerpt":1688,"featuredImage":1689,"publishedAt":1690},"460","ai-agent-reliability-why-the-final-answer-is-not-enough","Надёжность ИИ-агентов: почему финального ответа недостаточно","Правильный вывод не доказывает правильность рассуждений, безопасность выполнения или надежность системы.","\u002Fuploads\u002F2026\u002F09\u002Fai-agent-reliability-why-the-final-answer-is-not-enough-1788955466306-pl0qhz.webp","2026-09-09T04:01:00.000Z",{"id":1692,"slug":1693,"title":1694,"excerpt":1695,"featuredImage":1696,"publishedAt":1697},"466","the-gpu-is-not-the-product-future-proof-private-ai-architecture","GPU — не продукт: перспективная архитектура приватного ИИ","Инфраструктура приватного ИИ не должна проектироваться вокруг одного GPU или одной модели. Более устойчивый подход объединяет быстрые GPU для инференса, ИИ-системы с большим объемом памяти, узлы физического ИИ и опциональные передовые облачные модели за уровнем маршрутизации, учитывающим возможности.","\u002Fuploads\u002F2026\u002F09\u002Fthe-gpu-is-not-the-product-future-proof-private-ai-architecture-1790140878812-8hsl39.webp","2026-09-23T01:19:00.000Z",{"id":1699,"slug":1700,"title":1701,"excerpt":1702,"featuredImage":1703,"publishedAt":1704},"469","rag-failed-but-which-layer-actually-failed-a-diagnostic-method","RAG не сработал — но какой именно слой на самом деле отказал? Метод диагностики","Когда ответ RAG неверен, обвинять поиск или модель — слишком расплывчато. Этот диагностический метод изолирует покрытие источников, построение запроса, поиск, ранжирование, сборку контекста, генерацию, атрибуцию доказательств и актуальность — так что фактический сбой можно воспроизвести и исправить.","\u002Fuploads\u002F2026\u002F09\u002Frag-failed-but-which-layer-actually-failed-a-diagnostic-method-1790350847177-pior4c.webp","2026-09-24T19:39:00.000Z",{"id":1706,"slug":1707,"title":1708,"excerpt":1709,"featuredImage":1710,"publishedAt":1711},"477","computer-use-agents-why-a-successful-demo-can-still-be-an-unreliable-system","Агенты для управления компьютером: почему успешная демонстрация всё ещё может быть ненадёжной системой","Агенты для управления компьютером теперь могут выполнять впечатляющие рабочие процессы в браузере и на рабочем столе, но один успешный запуск доказывает способность—а не надежность. В этой статье показано, как проверять повторяемость, устойчивость к условиям среды, управление на длинном горизонте, осведомленность о состоянии, верификацию результатов и безопасную обработку целей.","\u002Fuploads\u002F2026\u002F09\u002Fcomputer-use-agents-why-a-successful-demo-can-still-be-an-unreliable-system-1790352854690-75qnrg.webp","2026-09-25T12:13:00.000Z",{"id":1713,"slug":1714,"title":1715,"excerpt":1716,"featuredImage":1717,"publishedAt":1718},"468","ai-agent-memory-is-not-rag-how-to-separate-memory-retrieval-state-and-context","Память ИИ-агента — это не RAG: как разграничить память, извлечение, состояние и контекст","Память агента, RAG, состояние и контекст часто используются так, будто они взаимозаменяемы. Это не так. Эта практическая архитектурная модель разделяет четыре уровня, показывает, где место каждого из них, и объясняет, что ломается, когда системы объединяют их в одно целое.","\u002Fuploads\u002F2026\u002F09\u002Fai-agent-memory-is-not-rag-how-to-separate-memory-retrieval-state-and-context-1790350560308-np0xy6.webp","2026-09-25T11:34:00.000Z","fallback",[],[],[1723,1727],{"id":1724,"name":1725,"location":78,"isActive":14,"isDefault":193,"items":1726},1,"main-navigation",[],{"id":1728,"name":1729,"location":1730,"isActive":14,"isDefault":14,"items":1731},4,"main-menu","sidebar",[1732,1748,1761,1775,1785,1800,1815],{"id":1733,"title":1734,"url":1742,"target":1743,"icon":1744,"isActive":14,"type":1745,"productId":10,"categoryId":10,"shopCategoryId":10,"articleId":10,"pageId":1746,"portfolioId":10,"children":1747},"item-18",{"de":1735,"en":1736,"es":1737,"fr":1738,"it":1736,"ru":1739,"sr":1740,"zh":1741},"Startseite","Home","Inicio","Accueil","Главная","Почетна","首页","\u002Ffull-stack-web-developer-munich-performance-seo-and-maintainable-builds","_self","i-lucide-home","page",111,[],{"id":1749,"title":1750,"url":1757,"target":1743,"icon":1758,"isActive":14,"type":1745,"productId":10,"categoryId":10,"shopCategoryId":10,"articleId":10,"pageId":1759,"portfolioId":10,"children":1760},"item-22",{"de":1751,"en":1751,"es":1752,"fr":1751,"it":1753,"ru":1754,"sr":1755,"zh":1756},"Vision","Visión","Visione","Видение","Визија","想象","\u002Fueber-uns-webdesign-muenchen-webaplikation","i-lucide-eye",113,[],{"id":1762,"title":1763,"url":1771,"target":1743,"icon":1772,"isActive":14,"type":1745,"productId":10,"categoryId":10,"shopCategoryId":10,"articleId":10,"pageId":1773,"portfolioId":10,"children":1774},"item-19",{"de":1764,"en":1765,"es":1766,"fr":1765,"it":1767,"ru":1768,"sr":1769,"zh":1770},"Leistungen","Services","Servicios","Servizi","Услуги","Услуге","服务","\u002Fservices-dienstleistungen-muenchen","i-lucide-wrench",116,[],{"id":1776,"title":1777,"url":1781,"target":1743,"icon":1782,"isActive":14,"type":1745,"productId":10,"categoryId":10,"shopCategoryId":10,"articleId":10,"pageId":1783,"portfolioId":10,"children":1784},"item-23",{"de":1778,"en":1778,"es":1778,"fr":1778,"it":1778,"ru":1779,"sr":1779,"zh":1780},"Blog","Блог","博客","\u002Fblog","i-lucide-book-open",112,[],{"id":1786,"title":1787,"url":1796,"target":1743,"icon":1797,"isActive":14,"type":1745,"productId":10,"categoryId":10,"shopCategoryId":10,"articleId":10,"pageId":1798,"portfolioId":10,"children":1799},"item-32",{"de":1788,"en":1789,"es":1790,"fr":1791,"it":1792,"ru":1793,"sr":1794,"zh":1795},"Neue Technologien","New Technologies","Nuevas tecnologías","Nouvelles technologies","Nuove tecnologie","Новые технологии","Нове технологије","新技术！","\u002Fneue-webtechnologien","i-lucide-sparkles",122,[],{"id":1801,"title":1802,"url":1811,"target":1743,"icon":1812,"isActive":14,"type":1745,"productId":10,"categoryId":10,"shopCategoryId":10,"articleId":10,"pageId":1813,"portfolioId":10,"children":1814},"item-20",{"de":1803,"en":1804,"es":1805,"fr":1806,"it":1807,"ru":1808,"sr":1809,"zh":1810},"Kontakt","Contact us!","Contacto","Contact","Contatto","Контакт","Контактирајте нас","联系我们！","\u002Fcontact","i-lucide-mail",115,[],{"id":1816,"title":1817,"url":1826,"target":1743,"icon":1827,"isActive":14,"type":1745,"productId":10,"categoryId":10,"shopCategoryId":10,"articleId":10,"pageId":1828,"portfolioId":10,"children":1829},"item-21",{"de":1818,"en":1819,"es":1820,"fr":1821,"it":1822,"ru":1823,"sr":1824,"zh":1825},"Unsere Arbeit","Our Work","Nuestro trabajo","Nos réalisations","I nostri lavori","Наши работы","Наши радови","文件夹","\u002Fportfolio","i-lucide-briefcase",114,[1830,1843,1857,1863,1875],{"id":1831,"title":1832,"url":1826,"target":1743,"icon":1841,"isActive":14,"type":1745,"productId":10,"categoryId":10,"shopCategoryId":10,"articleId":10,"pageId":1828,"portfolioId":10,"children":1842},"item-24",{"de":1833,"en":1834,"es":1835,"fr":1836,"it":1837,"ru":1838,"sr":1839,"zh":1840},"Alle Projekte","All Projects","Todos los proyectos","Tous les projets","Tutti i progetti","Все проекты","Сви пројекти","所有项目","i-lucide-grid-3x3",[],{"id":1844,"title":1845,"url":1853,"target":1743,"icon":1854,"isActive":14,"type":1855,"productId":10,"categoryId":10,"shopCategoryId":10,"articleId":10,"pageId":10,"portfolioId":10,"children":1856},"item-29",{"de":1846,"en":1847,"es":1848,"fr":1849,"it":1850,"ru":1851,"sr":1852,"zh":1825},"Local Roots, Global Reach","Local Roots - Global Reach","Empresa local ","Entreprise locale","Azienda locale","Местная компания","Локално предузеће глобално тржиште","\u002Fportfolio\u002Flocal-roots-global-reach-communication-media-systems-for-modern-business","i-lucide-folder","custom",[],{"id":1858,"title":1859,"url":1861,"target":1743,"icon":1854,"isActive":14,"type":1855,"productId":10,"categoryId":10,"shopCategoryId":10,"articleId":10,"pageId":10,"portfolioId":10,"children":1862},"item-28",{"de":1860,"en":1860,"es":1860,"fr":1860,"it":1860,"ru":1860,"sr":1860,"zh":1860},"Solr Suggester","\u002Fportfolio\u002Fsolr-fuzzy-suggester-und-solr-infix-suggester-abfrage-ueber-ajax-und-filterung",[],{"id":1864,"title":1865,"url":1873,"target":1743,"icon":1854,"isActive":14,"type":1855,"productId":10,"categoryId":10,"shopCategoryId":10,"articleId":10,"pageId":10,"portfolioId":10,"children":1874},"item-27",{"de":1866,"en":1867,"es":1868,"fr":1869,"it":1870,"ru":1871,"sr":1872,"zh":1867},"Firmenwebseite SEO","Company Website SEO","Sitio web corporativo SEO","Site web d’entreprise SEO","Sito web aziendale SEO","Корпоративный сайт SEO","Пословна веб-страница SEO","\u002Fportfolio\u002Fseo-sem-branding-mobile-webseite-muenchen",[],{"id":1876,"title":1877,"url":1885,"target":1743,"icon":1854,"isActive":14,"type":1855,"productId":10,"categoryId":10,"shopCategoryId":10,"articleId":10,"pageId":10,"portfolioId":10,"children":1886},"item-31",{"de":1878,"en":1879,"es":1880,"fr":1881,"it":1882,"ru":1883,"sr":1884,"zh":1879},"Digitalisierungsportal","Digitalization Portal","Portal de digitalización","Portail de numérisation","Portale di digitalizzazione","Портал цифровизации","Портал за дигитализацију","\u002Fportfolio\u002Fdigitalisierungsportal-archiv-museum-bibliothek-ead-lido-mets-mods",[]]