AI для реальных процессов
RAG-системы и AI-базы знаний
Создаём RAG-системы и AI-базы знаний, которые ищут по корпоративным документам и формируют ответ на основе найденных материалов. Пользователь получает не только текст, но и ссылку на источник, а система учитывает права доступа и обновление данных. RAG особенно полезен там, где знания уже есть, но их сложно быстро найти и проверить.
RAG и AI-база знаний
- Заявка
- Разбор задачи
- Объём и оценка
- Прототип
- Разработка
- QA и запуск
- Развитие
- PDF и офисные документы
- Корпоративные wiki и базы знаний
- Регламенты и инструкции
Самопроверка · 30 секунд
Когда знания есть, но ими невозможно пользоваться
Что такое RAG простыми словами
Пользователь задаёт вопрос. Система ищет релевантные фрагменты в разрешённых источниках, передаёт их модели, а модель формирует ответ на основе найденного контекста. Вместе с ответом показываются ссылки или цитируемые источники. Это снижает зависимость от знаний общей модели, но не отменяет проверку качества поиска и документов.
Что можно подключить
- PDF и офисные документы.
- Корпоративные wiki и базы знаний.
- Регламенты и инструкции.
- CRM/helpdesk при наличии подходящего API.
- Структурированные базы данных через разрешённый слой доступа.
- Файловые хранилища и другие источники через поддерживаемые коннекторы.
- Подключение каждого источника проверяется отдельно по правам, структуре и обновлению.
Как работает система
Базовая цепочка: ingestion → parsing → разбиение на фрагменты → индекс/embeddings → retrieval → формирование ответа → citations. Конкретные технологии выбираются после анализа объёма, форматов и требований к поиску. Качество RAG зависит не только от модели, но и от подготовки документов, retrieval и правил доступа.
Права доступа не должны исчезать в AI
Права исходной системы должны сохраняться на этапе поиска. Пользователь не должен получать фрагмент документа, к которому у него нет доступа, даже если модель технически может его найти. Для этого ACL/RBAC учитываются до формирования ответа, а не только скрывают ссылку после генерации.
Как обновляем знания
Определяем, как новые и изменённые документы попадают в индекс, как удаляются устаревшие версии и кто отвечает за источник. Синхронизация может быть по расписанию или событию. Важно не только добавить новый файл, но и корректно удалить старый контент, иначе система будет уверенно ссылаться на неактуальный регламент.
Как проверяем ответы
Создаём набор реальных вопросов и ожидаемых источников. Проверяем, находится ли нужный фрагмент, поддерживает ли он ответ, корректно ли система отказывается при отсутствии данных и как часто возникают галлюцинации. Eval должен отдельно измерять retrieval и финальный ответ, чтобы понимать, где именно появилась ошибка.
Где пользователь задаёт вопросы
Пользователь может работать через внутренний web-интерфейс, AI-ассистента, helpdesk или встроенную функцию продукта. Интерфейс должен показывать источники, состояние поиска и понятную эскалацию, если ответа нет. Выбор канала зависит от рабочего процесса, а не от самой технологии RAG.
Пилот на ограниченном наборе документов
Начинаем с ограниченного набора документов и типовых вопросов. Собираем прототип, измеряем retrieval/answer quality, проектируем права доступа и только после этого подключаем дополнительные источники и рабочие системы. Такой пилот быстрее показывает ограничения данных, чем попытка сразу индексировать всё корпоративное хранилище.
Вопросы и ответы
Те, которые можно надёжно распарсить и для которых понятен источник и права.
При наличии соответствующих требований и инфраструктуры.
Через права источника, контролируемые коннекторы и доступ к retrieval.
Это обязательный рекомендуемый сценарий для корпоративных знаний.
По расписанию или событиям с versioning/delete.
Система должна корректно отказаться или предложить эскалацию, а не генерировать уверенный ответ без опоры.