Внедрение ИИ
43
Локальное развёртывание ИИ на архитектуре заказчикаЛюбая кастомизация и доработка бота
Что такое RAG
Короткий ответ: что такое RAG
RAG (Retrieval-Augmented Generation) — способ отвечать по вашим документам: сначала поиск фрагментов регламентов, потом ответ модели по найденному. Так снижается риск «ответа из интернета» вместо инструкции компании.
Типовой продукт — ИИ-бот техподдержки; архитектура без утечек — в материале про закрытый контур.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) — схема, при которой модель сначала находит фрагменты ваших документов, а потом отвечает, опираясь на них. Так ИИ работает с регламентами, инструкциями и договорами компании, а не выдумывает ответ из общих знаний.
Для корпоративной техподдержки и онбординга это базовый контур: сотрудник спрашивает «как оформить доступ», бот поднимает нужный раздел базы знаний и формулирует ответ со ссылкой на источник.
Как устроен RAG простыми словами
- Документы режутся на фрагменты и индексируются.
- По вопросу находятся релевантные куски.
- Модель пишет ответ по этим кускам, а не «из головы».
Качество зависит от полноты базы, актуальности файлов и того, как сформулирован вопрос. Мусор на входе даёт мусор на выходе — как и у любого поиска.
RAG и закрытый контур
Документы часто нельзя отдавать во внешнее облако. Тогда индекс и модель ставят в контуре заказчика. Пример продукта — ИИ-бот техподдержки; кейс — Уют Телеком.
См. также: что такое ИИ-агент.
Частые вопросы
Что такое RAG?
RAG — схема, при которой модель сначала находит фрагменты ваших документов, а потом отвечает, опираясь на них, а не на общие знания из интернета.
Зачем RAG корпоративной поддержке?
Чтобы ответы опирались на актуальные инструкции и регламенты компании. Так устроен ИИ-бот техподдержки Роботок.
Можно ли RAG в закрытом контуре?
Да. Индекс и модель размещают на инфраструктуре заказчика, без передачи документов во внешние облака.
