Что такое RAG
RAG является подходом, при котором AI сначала находит подходящие фрагменты во внутренней базе знаний, а затем формирует ответ с опорой на найденные материалы. Модель не должна отвечать только по общим знаниям, когда вопрос касается правил конкретной компании.
Из каких частей состоит решение
Качество RAG зависит от всей цепочки подготовки и поиска.
- Подключение доверенных источников.
- Очистка и разбиение документов на смысловые фрагменты.
- Индексация и смысловой поиск.
- Отбор контекста для ответа.
- Формирование ответа со ссылками.
- Сбор обратной связи и регулярная проверка качества.
Какие проблемы встречаются чаще всего
Ошибки могут возникать на разных этапах: при подготовке документов, поиске фрагментов и формировании ответа.
- В индекс попали устаревшие версии.
- Большой документ разделён без учёта структуры.
- Поиск не различает похожие процессы.
- Права доступа проверяются после формирования ответа.
- Нет контрольных вопросов и ожидаемых источников.
Как мы внедряем RAG
Сначала выбираем один ограниченный сценарий, собираем реальные вопросы и создаём эталонный набор ответов. Права доступа учитываем при проектировании поиска. После проверки качества добавляем интерфейс, журналирование и порядок обновления базы. Расширение выполняем только после того, как команда видит стабильное качество на рабочем участке.
Узнали свой процесс?
Пришлите один конкретный пример. Мы поможем определить, где находится причина и какой первый шаг даст проверяемый результат.
Разобрать проблемный участок ↗До результата
Автоматизация бизнеса, которая работает
Объединяем экспертизу в процессах, 1С, интеграциях, данных и эксплуатации
Соединяем анализ процессов, проектирование и реализацию. Под задачу подключаем профильных специалистов и работаем вместе с командой заказчика и его подрядчиками.
О команде и опыте →