RAG (Retrieval-Augmented Generation) як нова парадигма корпоративної автоматизації
Вантажиться...
Дата
2026
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
Хмельницький національний університет
Анотація
У статті досліджено Retrieval-Augmented Generation (RAG) як перспективну парадигму побудови корпоративної
автоматизації та знаннєво-орієнтованих інформаційних систем. Показано, що стрімке впровадження великих мовних
моделей (Large Language Models, LLM) суттєво розширило можливості природномовних інтерфейсів у бізнес-середовищі,
однак LLM-centric автоматизація залишається обмеженою низкою фундаментальних проблем, зокрема галюцинаціями,
статичністю знань, закладених у параметрах моделей, та недостатньою доменною спеціалізацією для регульованих і
бізнес-критичних сценаріїв. Ці обмеження істотно ускладнюють надійне використання автономних LLM у знаннєвоінтенсивних корпоративних процесах, де критичними є точність, трасованість і відповідність вимогам комплаєнсу.
У роботі проаналізовано еволюцію корпоративної автоматизації від правил-орієнтованих систем і класичних
підходів машинного навчання до LLM-орієнтованих рішень та обґрунтовано, що RAG є якісним архітектурним зсувом, а не
поступовим удосконаленням наявних підходів. Відокремлення зберігання знань від генеративного ядра та інтеграція зовнішніх
механізмів пошуку забезпечують контрольований доступ до актуальних корпоративних баз знань, нормативних документів і
операційних даних без необхідності перенавчання моделей. У такій архітектурі LLM виконує насамперед роль механізму
логічного виведення, тоді як знання залишаються зовнішньо керованими, перевірюваними та постійно оновлюваними.
Окрему увагу приділено сучасним розширенням RAG, зокрема Ontology-Grounded RAG (OG-RAG), Retrieval-toAugmented Generation (R2AG) та підходам holistic knowledge retrieval, які спрямовані на підвищення семантичної
узгодженості між пошуком і генерацією, зменшення фактичних помилок і підвищення надійності систем у складних
корпоративних середовищах. Також розглянуто інтеграцію RAG із мультиагентними механізмами оркестрації, що
створює передумови для побудови масштабованих, модульних і бізнес-орієнтованих систем штучного інтелекту (AI).
З позиції корпоративних застосувань RAG розглядається як операційна основа знаннєво-орієнтованої
автоматизації у сферах аналізу документів, підтримки відповідності регуляторним вимогам, ухвалення управлінських
рішень і клієнтської підтримки. Водночас окреслено ключові виклики впровадження RAG, зокрема зростання
інфраструктурної складності, затримки та відсутність уніфікованих бізнес-орієнтованих метрик оцінювання. Зроблено
висновок, що Retrieval-Augmented Generation є базовою технологією наступного покоління корпоративних систем
автоматизації, яка поєднує адаптивність мовних моделей із контрольованим управлінням корпоративними знаннями
This article examines Retrieval-Augmented Generation (RAG) as an emerging paradigm for enterprise-grade corporate automation and knowledge-centric information systems. While the rapid adoption of large language models (LLM) has significantly expanded the capabilities of natural language interfaces in business environments, LLM-centric automation remains constrained by fundamental limitations, including hallucinations, static knowledge embedded in model parameters, and insufficient domain specificity for regulated and high-risk enterprise scenarios. These limitations restrict the reliable use of standalone LLM in knowledge-intensive business processes where accuracy, traceability, and compliance are critical. The paper analyzes the evolution of corporate automation from rule-based systems and classical machine learning approaches to LLMoriented solutions and argues that RAG represents a qualitative architectural shift rather than an incremental improvement. By decoupling knowledge storage from the generative model and integrating external retrieval mechanisms, RAG enables controlled access to up-to-date corporate knowledge bases, policy documents, and operational data without requiring model retraining. In this architecture, LLM primarily function as reasoning engines, while authoritative knowledge remains externally managed, auditable, and continuously updated. Special attention is given to modern RAG extensions, including Ontology-Grounded RAG (OG-RAG), Retrieval-to-Augmented Generation (R2AG), and holistic knowledge retrieval approaches. These methods improve semantic alignment between retrieval and generation, reduce factual inconsistencies, and enhance robustness in complex enterprise environments. The article also considers the integration of RAG with multi-agent orchestration layers, highlighting their role in supporting scalable, modular, and business-oriented AI systems. From an enterprise perspective, RAG is positioned as an operational foundation for knowledge-centric automation across document analysis, compliance support, decision-making, and customer service. At the same time, key challenges are identified, such as increased infrastructure complexity, latency overhead, and the lack of standardized business-oriented evaluation metrics. Overall, the study positions Retrieval-Augmented Generation as a core enabling technology for the next generation of corporate automation systems that balance adaptability with controlled enterprise knowledge managemen
This article examines Retrieval-Augmented Generation (RAG) as an emerging paradigm for enterprise-grade corporate automation and knowledge-centric information systems. While the rapid adoption of large language models (LLM) has significantly expanded the capabilities of natural language interfaces in business environments, LLM-centric automation remains constrained by fundamental limitations, including hallucinations, static knowledge embedded in model parameters, and insufficient domain specificity for regulated and high-risk enterprise scenarios. These limitations restrict the reliable use of standalone LLM in knowledge-intensive business processes where accuracy, traceability, and compliance are critical. The paper analyzes the evolution of corporate automation from rule-based systems and classical machine learning approaches to LLMoriented solutions and argues that RAG represents a qualitative architectural shift rather than an incremental improvement. By decoupling knowledge storage from the generative model and integrating external retrieval mechanisms, RAG enables controlled access to up-to-date corporate knowledge bases, policy documents, and operational data without requiring model retraining. In this architecture, LLM primarily function as reasoning engines, while authoritative knowledge remains externally managed, auditable, and continuously updated. Special attention is given to modern RAG extensions, including Ontology-Grounded RAG (OG-RAG), Retrieval-to-Augmented Generation (R2AG), and holistic knowledge retrieval approaches. These methods improve semantic alignment between retrieval and generation, reduce factual inconsistencies, and enhance robustness in complex enterprise environments. The article also considers the integration of RAG with multi-agent orchestration layers, highlighting their role in supporting scalable, modular, and business-oriented AI systems. From an enterprise perspective, RAG is positioned as an operational foundation for knowledge-centric automation across document analysis, compliance support, decision-making, and customer service. At the same time, key challenges are identified, such as increased infrastructure complexity, latency overhead, and the lack of standardized business-oriented evaluation metrics. Overall, the study positions Retrieval-Augmented Generation as a core enabling technology for the next generation of corporate automation systems that balance adaptability with controlled enterprise knowledge managemen
Опис
Ключові слова
RAG, корпоративна автоматизація, LLM, бази даних, сховища даних, управління знаннями, мультиагентні системи, RAG, enterprise automation, LLM, databases, data warehouses, knowledge management, multi-agent systems
Бібліографічний опис
Нич А., Праворська Н. RAG (Retrieval-Augmented Generation) як нова парадигма корпоративної автоматизації // Herald of Khmelnytskyi National University. Technical Sciences. 2026. Vol. 361, No. 1. P. 375-382.