«ChatGPT — це LLM чи RAG?», «Навіщо мені RAG, якщо модель і так розумна?», «RAG — це нова модель?» — ці питання звучать щодня. Плутанина виникає тому, що RAG використовує LLM всередині себе, але це принципово різні рівні архітектури. Одне — мозок, інше — доступ до знань.
Спойлер: LLM і RAG — не конкуренти, а різні шари однієї системи. LLM генерує відповіді на основі того, що вивчив під час тренування. RAG доповнює LLM актуальними зовнішніми даними в момент запиту. Розуміння цієї різниці визначає, чи буде ваш AI-проект надійним — чи буде впевнено видавати вигадки за факти.
Коротко
- Ключова думка 1: LLM — це генеративна модель із «замороженими» знаннями. Вона не знає нічого після дати тренування і не має доступу до ваших даних.
- Ключова думка 2: RAG — не окрема модель, а архітектурний паттерн, який додає LLM «бібліотеку» з актуальними зовнішніми даними перед генерацією відповіді.
- Ключова думка 3: Для 80–90% бізнес-задач із внутрішніми або оновлюваними даними RAG — найбезпечніший і найефективніший підхід.
- Ви отримаєте: чітке розуміння різниці між LLM і RAG, порівняльну таблицю, дерево рішень для вибору підходу та розбір типових помилок.
Зміст
Розділ 1. Що таке LLM — і де його межі
LLM — це генеративна модель
Large Language Model (LLM) — це нейронна мережа, навчена на величезних обсягах тексту, яка генерує відповіді на основі патернів, засвоєних під час тренування. LLM не шукає інформацію — вона «згадує» те, що вивчила. Після дати тренування модель не знає нічого нового і не має доступу до ваших внутрішніх даних.
LLM — це начитаний експерт, який прочитав мільйон книг, але не бачив жодного вашого внутрішнього документа і не читав учорашніх новин.
Уявіть консультанта, який закінчив найкращий університет, прочитав мільйони текстів і здатний блискуче формулювати думки. Але є нюанс: його знання зупинились на момент «випуску» (дата тренування), він ніколи не бачив ваших внутрішніх документів і не може перевірити факти в реальному часі. Коли він не знає відповіді — він не зізнається, а впевнено вигадує. Це і є LLM.
Приклади LLM: GPT-4o (OpenAI), Claude (Anthropic), Gemini (Google DeepMind), Llama (Meta). Усі вони працюють за одним принципом: отримують запит, «згадують» найімовірнішу послідовність слів на основі тренувальних даних і генерують відповідь.
Що LLM робить добре
LLM — потужний інструмент для задач, де відповідь залежить від загальних знань і мовних навичок: генерація тексту (статті, листи, копірайтинг), summarization (стиснення великих текстів), переклад, аналіз тональності, reasoning (логічні ланцюжки, математика), генерація та пояснення коду.
Де LLM систематично провалюється
Галлюцинації. LLM впевнено генерують інформацію, яка виглядає правдоподібно, але є вигаданою. За даними Vectara Hallucination Leaderboard (2025), навіть найкращі моделі мають рівень галюцинацій від 0.7% (Gemini 2.0 Flash) до 29.9% (Falcon-7B). У юридичних задачах ситуація значно гірша: Stanford (2025) зафіксував, що LLM галюцинують мінімум 75% часу при відповідях про судові рішення, генеруючи понад 120 вигаданих справ із реалістичними назвами та детальною, але повністю фіктивною аргументацією. Детальніше про природу та небезпеки галюцинацій ШІ, а також практичні способи їх зменшити, див. у статті «Галюцинації штучного інтелекту: що це, чому вони небезпечні та як уникнути» (Webscraft, 2025).
Застарілі знання. Знання LLM «заморожені» на момент тренування. Модель не знає про зміни в законодавстві, нові продукти, оновлені ціни чи недавні події. Для бізнесу, де актуальність даних критична (фінанси, право, медицина, техпідтримка), це системне обмеження.
Відсутність доступу до ваших даних. LLM не бачить ваших внутрішніх документів, баз знань, CRM, вікі. Коли ви запитуєте ChatGPT про внутрішню політику компанії — він видасть загальну відповідь або вигадає щось правдоподібне.
Немає цитувань і аудиту. LLM не може вказати, звідки взята інформація. Для regulated industries (фінанси, право, медицина), де потрібна traceability і audit trail, це критичний недолік.
Як влучно описує AWS: LLM можна порівняти з «надмірно ентузіастичним новим співробітником, який відмовляється стежити за актуальними подіями, але завжди відповідає з абсолютною впевненістю».
Висновок: Я вважаю, що LLM — це потужний генеративний інструмент із широкими можливостями узагальнення та синтезу інформації. Водночас він обмежений датою навчання, схильністю до галюцинацій та відсутністю прямого доступу до ваших даних. Саме ці архітектурні обмеження і покликаний компенсувати підхід RAG, додаючи шар retrieval та роботу з актуальним контекстом.
Що таке RAG — і як він пов'язаний з LLM
RAG — це архітектурний паттерн, а не модель
Retrieval-Augmented Generation (RAG) — це підхід, при якому система спочатку знаходить релевантну інформацію з зовнішніх джерел (бази знань, документи, бази даних), а потім передає її в LLM як контекст для генерації відповіді. RAG не замінює LLM — він доповнює його актуальними даними в момент кожного запиту.
Якщо LLM — це мозок, то RAG — це бібліотека, в яку мозок заглядає перед кожною відповіддю.
Повернемося до аналогії з консультантом. RAG — це коли той самий експерт перед кожною відповіддю заходить у вашу корпоративну бібліотеку, знаходить найрелевантніші документи і формулює відповідь на їх основі. Він все ще використовує свої мовні навички та reasoning (це LLM), але тепер його відповіді спираються на конкретні, актуальні джерела.
Термін RAG вперше з'явився у дослідженні Meta AI (2020), де дослідники запропонували поєднати retrieval-компонент із генеративною моделлю для покращення якості відповідей на knowledge-intensive задачах. З того часу RAG еволюціонував від простого патерну до повноцінної production-архітектури з десятками компонентів.
Як працює RAG — простими словами
Процес складається з трьох кроків. Перший — retrieval (пошук): коли надходить запит, система шукає найрелевантніші фрагменти у вашій базі знань (документи, вікі, бази даних). Другий — augmentation (доповнення): знайдені фрагменти додаються до запиту як контекст. Третій — generation (генерація): LLM генерує відповідь, спираючись на наданий контекст, а не лише на свої «заморожені» знання.
Ключовий момент: LLM залишається «мозком» системи. RAG не змінює модель — він змінює інформацію, яку модель отримує перед генерацією. Це означає, що RAG працює з будь-якою LLM: GPT-4o, Claude, Gemini, Llama — без необхідності перетренування.
Що це дає на практиці
Актуальність. Коли змінюються ціни, регламенти або документація — ви оновлюєте базу знань, а не перетренуєте модель. Як зазначає Wikipedia: «Замість того, щоб перетренувати модель, достатньо оновити зовнішню базу знань свіжою інформацією».
Зниження галлюцинацій. За даними AllAboutAI (2025), RAG є найефективнішою технікою зниження галлюцинацій, скорочуючи їх на 71% при правильній реалізації. Клінічне дослідження National Cancer Center Japan (2025) підтвердило: RAG з надійними джерелами знизив рівень галлюцинацій GPT-4 з ~40% (без RAG) до 0% (з RAG на перевірених медичних даних).
Цитування та аудит. RAG дозволяє прив'язати кожне твердження до конкретного документа та сторінки. Це критично для compliance, юридичних і фінансових застосувань.
Конфіденційність. Ваші дані не потрапляють у модель для тренування — вони обробляються локально і подаються як контекст. Це дозволяє працювати з чутливими даними (медичні, фінансові, юридичні) без ризику витоку.
Висновок: RAG — це не заміна LLM, а його розширення. LLM відповідає за мовні навички та reasoning. RAG відповідає за те, щоб ці навички спиралися на актуальні, релевантні та перевірені дані.
Ключові відмінності — порівняльна таблиця
LLM і RAG відрізняються за 7 ключовими критеріями
LLM і RAG — це різні рівні архітектури AI-системи. LLM — генеративна модель з фіксованими знаннями. RAG — паттерн, який доповнює LLM зовнішніми даними в реальному часі. Вони не конкурують — вони працюють разом.
| Критерій | LLM (без RAG) | RAG (LLM + retrieval) |
|---|
| Джерело знань | Тренувальні дані (заморожені на дату тренування) | Зовнішні документи + бази знань (оновлюються в реальному часі) |
| Актуальність інформації | Застаріває без ретренування (місяці, мільйони $) | Оновлюється без ретренування — достатньо оновити індекс |
| Галлюцинації | Високий ризик (0.7–30% залежно від моделі та домену) | Значно знижений (до 71% зниження при правильній реалізації) |
| Цитування джерел | Неможливо — модель не знає, звідки взяла інформацію | Так — кожне твердження прив'язується до конкретного документа |
| Вартість оновлення знань | Ретренування моделі (тижні, GPU-години, $10 000–1 000 000+) | Оновлення індексу (хвилини–години, мінімальні витрати) |
| Конфіденційність даних | Дані можуть потрапити в тренувальний набір | Дані залишаються локально, подаються як контекст |
| Latency (швидкість відповіді) | Швидко (~0.5–2 с) | Трохи повільніше (~1–3 с через етап пошуку) |
| Доступ до ваших даних | Ні — модель бачить тільки те, що в промпті | Так — система шукає по вашій базі знань |
Висновок: LLM і RAG — не альтернативи, а доповнення. RAG завжди включає LLM як компонент. Питання не «LLM чи RAG», а «чи достатньо LLM без RAG для моєї задачі».
Коли достатньо «чистого» LLM
LLM без RAG підходить для задач, де відповідь не залежить від ваших специфічних або свіжих даних
Якщо задача вимагає загальних знань, мовних навичок або reasoning — і не залежить від конкретних внутрішніх документів чи актуальних даних — LLM працює ефективно без додаткового retrieval.
Не кожна задача потребує RAG. У багатьох сценаріях «чистий» LLM — оптимальний і достатній інструмент. Це задачі, де якість відповіді визначається мовними навичками та загальними знаннями моделі, а не доступом до конкретних джерел.
Конкретні сценарії, де LLM достатньо
Генерація тексту та копірайтинг: написання статей, листів, маркетингових текстів, постів у соцмережах. Модель працює зі своїми мовними патернами — зовнішні дані не потрібні.
Summarization публічної інформації: стиснення статей, звітів, книг. LLM працює з текстом, який подається в промпт — retrieval не додає цінності.
Переклад: мовна модель вже має знання про граматику та лексику — для перекладу зовнішні документи зазвичай не потрібні.
Reasoning та аналіз: логічні задачі, математика, генерація та пояснення коду, brainstorming ідей. Модель використовує свої reasoning-здібності.
Креативні задачі: сценарії, вірші, ігрові наративи, де точність фактів не є критичною.
Висновок розділу: якщо відповідь не залежить від ваших специфічних, конфіденційних або оновлюваних даних — LLM без RAG цілком достатній. Не ускладнюйте архітектуру без потреби.
Коли потрібен RAG
RAG потрібен, коли відповідь залежить від конкретних, актуальних або конфіденційних даних
Для 80–90% enterprise-задач, де AI працює з внутрішніми документами, оновлюваними даними або вимагає цитувань, RAG — стандартний і рекомендований підхід. Він забезпечує актуальність, traceability та контроль над даними без перетренування моделі.
RAG стає необхідним, коли задача виходить за межі загальних знань моделі. Нижче — п'ять ключових сценаріїв, де RAG є правильним вибором.
Сценарій 1: Внутрішні дані компанії
Документація, бази знань, регламенти, вікі, CRM-дані — LLM не бачить нічого з цього. RAG дозволяє AI-асистенту відповідати на запити на основі ваших конкретних документів: «Яка наша політика повернення товару?», «Що каже регламент про відпустки?», «Які кроки для ескалації тікета?».
Сценарій 2: Дані, що часто оновлюються
Прайс-листи, юридичні норми, технічна документація, фінансові звіти — все, що змінюється частіше, ніж можна перетренувати модель. З RAG ви оновлюєте індекс за хвилини, а не перетренуєте модель за тижні.
Сценарій 3: Потрібні цитування та аудит
У compliance, юридичних та фінансових сценаріях кожна відповідь має посилатися на конкретне джерело. RAG забезпечує traceability: «Ця відповідь базується на документі X, сторінка Y, секція Z». Без цього AI-система не пройде audit review.
Сценарій 4: Конфіденційність
Медичні, фінансові, юридичні дані не повинні потрапляти в тренувальний набір моделі. RAG дозволяє зберігати дані локально і подавати їх як контекст — модель бачить дані лише в момент запиту, не зберігає їх.
Сценарій 5: Великі корпуси документів
Сотні тисяч документів не поміщаються в контекстне вікно жодної моделі. RAG вирішує це через retrieval: замість того, щоб «згодувати» все, система знаходить 5–10 найрелевантніших фрагментів і подає саме їх.
Висновок розділу: якщо хоча б один із цих п'яти сценаріїв описує вашу задачу — вам потрібен RAG. Не тому, що LLM поганий, а тому, що LLM без доступу до ваших даних не зможе відповісти точно.
А що з fine-tuning та long-context?
fine-tuning і long-context доповнюють RAG, а не замінюють його
Fine-tuning адаптує стиль і термінологію моделі, але не вирішує проблему актуальності. Long-context дозволяє «згодувати» багато тексту без пошуку, але дорого та повільно на великих корпусах. У 2026 році гібридні підходи (RAG + long-context, RAG + fine-tuning) домінують.
Крім RAG, є ще два підходи для роботи LLM із специфічними даними. Обидва мають свої ніші, але жоден не замінює RAG у більшості enterprise-сценаріїв.
Fine-tuning: навчити модель «говорити вашою мовою»
Fine-tuning — це додаткове тренування моделі на вашому датасеті. Модель засвоює стиль, термінологію та формат відповідей вашого домену (медична мова, юридичний стиль, корпоративний tone of voice). Але є принципове обмеження: знання «заморожуються» в момент тренування. Якщо дані змінилися — потрібно перетренувати. Це тижні роботи та значні витрати на GPU.
Fine-tuning підходить, коли потрібно адаптувати формат і стиль при відносно статичних знаннях. Він не підходить для динамічних даних.
Long-context: «згодувати» все в контекст
Сучасні моделі підтримують великі контекстні вікна: Gemini (Google) — до 2M+ токенів, Claude (Anthropic) — ~1M. Теоретично можна «загрузити» сотні документів прямо в промпт. На практиці — дорого (вартість запиту зростає пропорційно кількості токенів), повільно (2–45+ секунд проти 1–3 секунд у RAG) та неточно на великих обсягах: дослідження фіксує деградацію recall на 25–45% для інформації в середині контексту (ефект «Lost in the Middle»).
Long-context виграє у вузькому сценарії: маленький статичний корпус (до 50 документів), де потрібне глобальне розуміння всього контексту одночасно.
Гібриди — тренд 2026 року
На практиці підходи комбінуються. RAG + long-context: RAG знаходить 20–50 релевантних документів, вони подаються в long-context LLM для глибокого аналізу. RAFT (Microsoft, 2024) — гібрид RAG + fine-tuning: модель навчається ефективно працювати з retrieved контекстом та ігнорувати шум. Це тренд 2026 року — використовувати кожен підхід там, де він найефективніший. Для глибшого розуміння, як працюють великі мовні моделі у бізнес-контексті, їхні сильні та слабкі сторони, а також як обирати правильний підхід (LLM, RAG чи гібрид), див. у статті «LLM: огляд і як використовувати великі мовні моделі в бізнесі та контенті» .
Висновок: fine-tuning адаптує стиль, long-context працює для маленьких статичних корпусів. Для динамічних, великих або конфіденційних даних RAG залишається стандартом — а fine-tuning і long-context доповнюють його як верхні шари.
Типові помилки при виборі між LLM і RAG
П'ять найпоширеніших помилок
Більшість помилок виникають через нерозуміння різниці між моделлю (LLM) та архітектурою (RAG). Ці помилки призводять до дорогих впроваджень, які або галлюцинують, або вимагають постійного перетренування.
Помилка 1: «Ми підключили ChatGPT — навіщо нам RAG?»
ChatGPT (або будь-яка інша LLM) не має доступу до ваших внутрішніх даних. Він відповідатиме на основі загальних знань або буде галлюцинувати. Підключити LLM — це лише перший крок. Щоб система працювала з вашими даними — потрібен retrieval-шар, тобто RAG.
Помилка 2: «RAG замінить нашу LLM»
RAG не працює без LLM — це надбудова, а не заміна. RAG відповідає за пошук релевантної інформації. LLM відповідає за формулювання відповіді на основі знайденого. Одне без іншого не має сенсу.
Помилка 3: «Достатньо вставити документ у промпт»
Це працює для 1–2 коротких документів. Для корпусу з тисяч документів промпт не вмістить все. Навіть long-context моделі з 1M+ токенів мають проблеми з точністю на великих обсягах і коштують на порядок дорожче. RAG вирішує це елегантно: замість «все в промпт» — пошук тільки релевантного.
Помилка 4: «Fine-tuning вирішить проблему актуальності»
Fine-tuning «заморожує» знання в момент тренування. Якщо ціни змінились, регламент оновився або з'явився новий продукт — потрібно ретренування. RAG оновлює знання за хвилини через оновлення індексу. Fine-tuning — це адаптація стилю, а не вирішення проблеми актуальності.
Помилка 5: «RAG повністю усуває галлюцинації»
RAG значно знижує галлюцинації (до 71% при правильній реалізації), але не усуває їх повністю. Якщо retrieval знайшов нерелевантні документи або модель проігнорувала знайдений контекст — галлюцинації все одно можливі. Stanford (2025) показав, що навіть enterprise RAG-системи у юридичній сфері галлюцинують 17–33% часу. Production RAG вимагає evaluation та observability — це не «встановив і забув».
Висновок розділу: більшість помилок виникають через спрощене розуміння: «LLM = AI, RAG = інший AI». Насправді це різні шари однієї системи, кожен із яких вирішує свою задачу.
Як обрати підхід — дерево рішень
П'ять запитань, щоб визначити правильний підхід
Вибір між «чистим» LLM, RAG, fine-tuning або long-context залежить від характеру ваших даних: чи специфічні вони, чи оновлюються, чи потрібні цитування, який обсяг корпусу. П'ять питань нижче дають чіткий маршрут.
Замість абстрактних рекомендацій — конкретний алгоритм вибору:
Питання 1: Чи залежить відповідь від ваших специфічних даних?
Ні → LLM достатньо. Використовуйте ChatGPT, Claude або Gemini напряму.
Питання 2: Дані оновлюються частіше, ніж раз на квартал?
Ні → Fine-tuning може підійти (якщо потрібна адаптація стилю/термінології).
Так → RAG (оновлення індексу замість ретренування).
Питання 3: Потрібні цитування, аудит або compliance?
Так → RAG (traceability з точністю до документа).
Питання 4: Корпус маленький і статичний (менше 50 документів)?
Так → Long-context може бути простіше (весь контекст у промпт).
Ні → RAG (retrieval масштабується на мільйони документів).
Питання 5: Потрібна конфіденційність (медичні, фінансові, юридичні дані)?
Так → RAG з локальними embeddings та ACL-фільтрами.
Для більшості enterprise-задач відповідь на питання 1 — «так», і маршрут веде до RAG. Це не означає, що інші підходи не потрібні — часто RAG є основою, а fine-tuning і long-context доповнюють його для специфічних підзадач.
Висновок: якщо ваші дані специфічні, оновлюються або конфіденційні — починайте з RAG. Це найбезпечніший і найгнучкіший стартовий вибір для більшості бізнес-сценаріїв.
Часті питання (FAQ)
RAG — це окрема модель?
Ні. RAG — це архітектурний паттерн (підхід), який поєднує retrieval-компонент (пошук по базі знань) з генеративною моделлю (LLM). RAG завжди використовує LLM всередині — це не заміна моделі, а її розширення.
Чи можна використовувати RAG з будь-якою LLM?
Так. RAG працює з будь-якою генеративною моделлю: GPT-4o, Claude, Gemini, Llama, Mistral та іншими. RAG не змінює модель — він додає до неї зовнішній контекст перед генерацією.
RAG повністю усуває галлюцинації?
Ні, але значно знижує. За даними AllAboutAI (2025), RAG зменшує галлюцинації на 71% при правильній реалізації. Однак якщо retrieval знаходить нерелевантні документи або модель ігнорує контекст — помилки залишаються. Production RAG потребує evaluation та моніторингу.
Скільки коштує впровадження RAG?
Базовий PoC (прототип) можна зібрати за 1–2 дні з open-source інструментами (LlamaIndex, LangChain, Qdrant) практично безкоштовно. Production-рівень вимагає 2–12 тижнів роботи залежно від складності та масштабу. TCO на 1M запитів/місяць з semantic caching — орієнтовно $500–2000 (порівняно з $5000–50000+ для long-context підходу на аналогічному обсязі).
Чи замінить long-context (1M+ токенів) RAG?
Ні. Long-context підходить для маленьких статичних корпусів, але дорожчий, повільніший (2–45+ секунд проти 1–3 секунд) та менш точний на великих обсягах (деградація recall 25–45% для інформації в середині контексту). У 2026 році long-context стає верхнім шаром у гібридній архітектурі, де RAG виконує роль фільтра шуму.
Що краще для невеликої компанії — RAG чи fine-tuning?
Для більшості випадків — RAG. Він не вимагає GPU-витрат на тренування, працює з будь-якою LLM через API та оновлюється за хвилини. Fine-tuning виправданий лише коли потрібна вузька доменна адаптація стилю при статичних знаннях.
Чи потрібен розробник для налаштування RAG?
Для базового PoC — достатньо одного розробника з досвідом Python та API. Для production-рівня потрібна команда з 1–3 інженерів із розумінням retrieval, evaluation та DevOps.
Висновки
LLM і RAG — не конкуренти, а різні рівні однієї системи. LLM — це мозок, який генерує відповіді. RAG — це доступ до знань, який забезпечує цей мозок актуальною, перевіреною інформацією перед кожною відповіддю.
Якщо ваша задача — генерація тексту, summarization, переклад або reasoning на основі загальних знань — LLM без RAG достатній. Якщо ваша задача залежить від конкретних, оновлюваних, конфіденційних даних або вимагає цитувань — RAG є стандартним і рекомендованим підходом.
Три ключові тези для запам'ятовування. RAG — не окрема модель, а архітектура, яка доповнює будь-яку LLM зовнішніми даними. RAG знижує галлюцинації на 71%, але потребує evaluation для production-рівня. Для 80–90% enterprise-задач із внутрішніми даними RAG — найбезпечніший та найгнучкіший стартовий вибір.
Якщо RAG — ваш вибір, наступний крок — розуміння production-архітектури: як побудувати систему, яка не просто працює, а працює надійно, швидко та з вимірюваною якістю. Повний гайд — RAG у 2026: від PoC до production.
Ключові слова:
LLM vs RAGрізниця між LLM і RAGщо таке RAGRAG простими словамиLLM галлюцинації
