{"id":1413,"date":"2026-03-11T13:39:32","date_gmt":"2026-03-11T12:39:32","guid":{"rendered":"https:\/\/jsoncrew.com\/?p=1413"},"modified":"2026-04-17T19:07:33","modified_gmt":"2026-04-17T17:07:33","slug":"co-to-Just-rag-guide",""status"":"publish","type":"post","link":"https:\/\/jsoncrew.com\/en\/2026\/03\/11\/co-to-Just-rag-guide\/","title":{"rendered":"RAG to technika, kt\u00f3ra pomaga sztucznej inteligencji (AI) responds\u0107 na pytania, czerpi\u0105c informacje z zewn\u0119trznych \u017ar\u00f3de\u0142, instead polega\u0107 wy\u0142\u0105czNo na swojej wewn\u0119trznej wiedzy. Wyobra\u017a sobie, \u017ce AI ma encyklopedi\u0119, ale No always wie, jak jej u\u017cy\u0107. RAG to jakby da\u0107 AI umiej\u0119tno\u015b\u0107 wyszukiwania w tej encyklopedii i znajdowania najlepszych odpowiedzi na twoje pytania. This sprawia, \u017ce odpowiedzi AI s\u0105 bardziej dok\u0142adne i opieraj\u0105 si\u0119 na aktualnych informacjach."},"content":{"rendered":"

Skr\u00f3t RAG pojawia si\u0119 w ka\u017cdej rozmowie o AI w compaNosie. Poni\u017cej: What does that mean in one sentence<\/strong>, jaki problem rozwi\u0105zuje, jak dzia\u0142a \u201epod mask\u0105\u201d (without matmy), ile to costs i when No<\/strong> warto w to i\u015b\u0107.<\/em><\/p>\n

\n

Retrieval-Augmented Generation (RAG) combines retrieval of relevant information with text generation to produce more accurate and contextually rich outputs.<\/h2>\n

<\/p>\n

\n
NEWSLETTER<\/div>\n

Co tydzie\u0144 1 email z konkretem<\/h3>\n

O AI, sprzeda\u017cy B2B i wdro\u017ceniach. No spam, wypisujesz si\u0119 jednym klikiem.<\/p>\n

Zapisz si\u0119 \u2192<\/a>\n<\/div>\n

RAG (Retrieval-Augmented Generation)<\/strong> to sztuczna inteligencja, kt\u00f3ra zanim odpowie, najpierw szuka w Yours dokumentach<\/strong>, a dopiero potem uk\u0142ada odpowied\u017a na podstawie znalezionych excerpt\u00f3w – z mo\u017cliwo\u015bci\u0105 wskazania \u017ar\u00f3de\u0142<\/strong>.<\/p>\n

Reszta textu to rozwini\u0119cie tej definicji – yes, \u017ceby\u015b m\u00f3g\u0142 \u015bwiadomie<\/strong> rozmawia\u0107 z dostawc\u0105.<\/p>\n

\n

Jaki problem RAG rozwi\u0105zuje?<\/h2>\n

Wyobra\u017a sobie setki plik\u00f3w<\/strong>: agreements, addendums, offers, procedures. Question: \u201eJakie mamy kary umowne w relacjach z klientem ABC?\u201d<\/em><\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n\n
Spos\u00f3b<\/th>\nCo si\u0119 dzieje<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
Without AI<\/strong><\/td>\nWho\u015b przeclique archiwum – godziny.<\/td>\n<\/tr>\n
Zwyk\u0142y ChatGPT<\/strong><\/td>\nModel Doesn't know<\/strong> Yours plik\u00f3w; co najwy\u017cej og\u00f3lne info z internetu.<\/td>\n<\/tr>\n
Chat + pasting one contract<\/strong><\/td>\nDzia\u0142a, ale musisz wiedzie\u0107, kt\u00f3ry plik<\/strong>; aneks w innym pliku – \u0142atwo przeoor\u0107.<\/td>\n<\/tr>\n
RAG<\/strong><\/td>\nSystem Sam<\/strong> przeszukuje repozytorium, zbiera excerpty z um\u00f3w i aneks\u00f3w, responds z annotations<\/strong> do dokument\u00f3w i stron.<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

RAG to r\u00f3\u017cnica mi\u0119dzy \u201em\u0105drym czatem without Twojego archiwum\u201d a \u201easystentem z indeksem ca\u0142ej bazy\u201d.<\/strong><\/p>\n

Powi\u0105zaNo z szerszym obrazem: AI Architectures from Chat to RAG<\/a> opisujemy osobno – tu skupiamy si\u0119 na Mechanic RAG<\/strong>.<\/p>\n

\n

Jak to dzia\u0142a – trzy etapy (prosto)<\/h2>\n

1) PrzygotowaNo dokument\u00f3w (wdro\u017ceniowo, w p\u0119tli)<\/h3>\n
    \n
  1. Plik (PDF, DOCX, skan) \u2192 text<\/strong> when scanning OCR<\/strong>). <\/li>\n
  2. Podzia\u0142 na Smaller pieces<\/strong> – \u0142atwiej trafi\u0107 w sedno pytania. <\/li>\n
  3. Zamiana excerpt\u00f3w na numerical representations (embeddings)<\/strong> – podobne znaczeNo = \u201ebli\u017cej\u201d w przestrzeni wektorowej. <\/li>\n
  4. Record in veCTOr base<\/strong> zoptymalizowanej pod szybkie podobie\u0144stwo.<\/li>\n<\/ol>\n

    That's why \u015bmieci na wej\u015bciu<\/strong> (z\u0142e skany, chaos w nazwach) daj\u0105 s\u0142abe wyniki – to is not magia.<\/p>\n

    2) PytaNo u\u017cytkownika<\/h3>\n

    PytaNo te\u017c zamieniane Just na wektor \u2192 wyszukaNo k najbardziej podobnych excerpt\u00f3w<\/strong> z bazy. Szuka si\u0119 sense<\/strong>, No tylko identycznych s\u0142\u00f3w (np. \u201ekara umowna\u201d i \u201epenalizacja\u201d mog\u0105 si\u0119 spotka\u0107).<\/p>\n

    3) Generating responses<\/h3>\n

    Wybrane excerpty + pytaNo trafiaj\u0105 do du\u017cego modelu (np. GPT-4, Claude). Model No powiNon wymy\u015bla\u0107<\/strong> instead cytowa\u0107 – ale always<\/strong> warto zweryfikowa\u0107 przypisy, zw\u0142aszcza w prawie i finansach.<\/p>\n

    \n

    Co RAG daje w praktyce – przyk\u0142ad<\/h2>\n

    Question:<\/strong> \u201eJakie SLA obiecywali\u015bmy klientowi ABC w ostatnich umowach?\u201d<\/em><\/p>\n

    RAG response schema:<\/strong><\/p>\n

    \n

    In the contract ramowej z 2024 r. time reakcji 4 h, rozwi\u0105zaNo 24 h [1]. W aneksie z czerwca 2024 dla us\u0142ug krytycznych reakcja 2 h [2].
    [1] Agreement_ABC_2024.pdf<\/code>, page 8
    [2] Annex_06_2024.pdf<\/code>, page 2 <\/p>\n<\/blockquote>\n

    Bez RAG – or pami\u0119\u0107 ludzka, or r\u0119czne szukaNo.<\/p>\n

    \n

    RAG vs zwyk\u0142y chat – tabela<\/h2>\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
    Feature<\/th>\nChatGPT without a database<\/th>\nChat + uploaded file<\/th>\nRAG<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
    Knows your documents<\/td>\nNo<\/td>\nOnly uploaded (ma\u0142o)<\/td>\nDu\u017ca baza<\/td>\n<\/tr>\n
    Sam chooses files<\/td>\nNo<\/td>\nNo<\/td>\nYes<\/td>\n<\/tr>\n
    Footnotes do \u017ar\u00f3de\u0142<\/td>\nNo<\/td>\nCz\u0119\u015bciowo<\/td>\nYes<\/td>\n<\/tr>\n
    Trwa\u0142a baza mi\u0119dzy sesjami<\/td>\nNo<\/td>\nNo<\/td>\nYes<\/td>\n<\/tr>\n
    Cost miesi\u0119czny (rz\u0105d wielko\u015bci)<\/td>\nlow<\/td>\nlow<\/td>\nwy\u017cszy + wdro\u017ceNo<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n
    \n

    When RAG makes sense – and when it doesn't<\/h2>\n

    My sense is that:<\/strong><\/p>\n