RAG-системи потребують якісного пошуку перед тим, як генерувати корисні відповіді. Більшість прикладів зосереджуються на векторних базах даних, вбудовуваннях та розбитті тексту на частини (chunking). Це важливо, але є ще один рівень, який часто залишається поза увагою: як знайти свіжі, релевантні вебджерела? Тут допоможе Search API. У робочому процесі ШІ або RAG, Search API зазвичай використовують перед скануванням, вбудовуванням або узагальненням. Він може надавати структуровані результати пошуку для запиту користувача, теми, компанії, продукту чи ключового слова.

Типовий процес виглядає так: Запит користувача – Search API – Релевантні URL-адреси – Отримання вмісту сторінки – Очищення та розбиття тексту на частини – Вбудовування або узагальнення – Генерація відповіді.

Для чого потрібен Search API в RAG-системі?

Search API корисний, коли системі потрібна інформація, яка часто змінюється:
* маркетингові дослідження;
* моніторинг конкурентів;
* порівняння продуктів;
* відкриття новин;
* SEO-дослідження;
* моніторинг бренду;
* пошук потенційних клієнтів (лідів);
* виявлення тем.

Чим Search API відрізняється від векторної бази даних?

Search API не замінює векторну базу даних. Він вирішує іншу проблему. Векторна база даних допомагає отримувати інформацію з уже зібраного контенту, а Search API – знаходити зовнішній контент, який ви ще не маєте.

Чому важливий пошуковий рівень для RAG-систем?

Для багатьох ШІ-агентів це важливо, оскільки веб постійно змінюється. Якщо шар отримання інформації використовує лише старі внутрішні документи, то вихід може стати застарілим.

Які дані повинен повертати хороший пошуковий рівень?

Хороший пошуковий рівень має повертати достатньо структурованих даних для вирішення того, що потрібно отримати далі:
* заголовок;
* URL-адресу;
* фрагмент (snippet);
* позицію в результатах пошуку;
* пошукову систему;
* місцезнаходження;
* мову;
* час публікації.

Для деяких робочих процесів сирий HTML-код або знімки екрана також можуть допомогти у перевірці.

Роль кожного рівня в RAG-системі:

• Search API = шар відкриття (discovery layer);
• Crawler = шар збору контенту (content collection layer);
• Векторна база даних = шар пам'яті (memory layer);
• LLM = рівень міркувань та генерації (reasoning and generation layer).

Якщо вашій RAG-системі потрібна свіжа веб-інформація, варто ретельно розробити пошуковий рівень.