Простыми словами
RAG — это когда модель отвечает не из общих знаний интернета, а опираясь на выдержки из ваших документов: регламенты, инструкции, прайсы. Зачем: снизить выдумки и привязать ответ к источнику. Для сотрудника или клиента это выглядит как «умный поиск» по корпоративной базе с формулировкой ответа.
Что это за решение
Retrieval-Augmented Generation: сначала находим релевантные фрагменты из вашей базы, затем формируем ответ. Это снижает «выдумки» и привязывает ответ к источнику.
Важно версионировать документы и права доступа — иначе утечки чувствительных данных.
RAG и общий чат с LLM
Ближе к фактам компании, проще обновлять знания.
Быстрее внедрить, выше риск ошибок в цифрах.
Точнее как поисковик, но без готовой формулировки ответа.
Когда лучше другой вариант
Если документы не структурированы и не обновляются — качество RAG будет слабым; сначала нормализуют контент.
Кому подходит
Компаниям с регуляторикой, инструкциями и большим объёмом документации.
- финансы и комплаенс
- медицина
- промышленность
- IT-продукты
- Ответы ближе к фактам из ваших документов.
- Проще обновлять знания без переобучения модели.
- Аудит: откуда взялась формулировка.
Это решение входит в направление «AI-интеграция и автоматизация бизнеса». На странице услуги — полный контекст процесса и форматов сотрудничества.
Как мы это делаем
Коротко о этапах — детали и сроки фиксируем после брифа под вашу задачу.
Индексация
Источники, права, версии.
Пайплайн RAG
Чанки, реранк, цитаты.
Каналы
Чат, почта, внутренний портал.