Когда обычного AI-чата недостаточно
Обычный AI-чат не знает актуальные внутренние правила вашей компании, если вы их ему не передали. Когда ответы должны опираться на инструкции, регламенты или техническую документацию, нужен управляемый источник информации.
Как работает RAG
Один из подходов — RAG. Сначала система ищет подходящие фрагменты в документах, затем передаёт их модели вместе с вопросом. Ответ можно дополнить ссылками на найденные источники, чтобы сотрудник мог проверить исходный материал.
Как подготовить базу знаний
Качество начинается с документов. Противоречивые инструкции, устаревшие версии и непонятные права доступа не исчезнут после подключения модели. Перед запуском полезно определить владельцев материалов и порядок их обновления.
Что делать, если ответа нет
Важно проверить не только знакомые вопросы, но и те, на которые в базе нет ответа. В такой ситуации система должна обозначить нехватку информации или передать вопрос человеку, а не уверенно додумывать детали.
Как учитывать права доступа
Права доступа должны учитываться до передачи найденного текста модели. Если сотруднику нельзя читать документ, этот документ не должен попадать в контекст его запроса.
С чего начать пилотный проект
Начните с ограниченного набора материалов и реальных вопросов команды. Сравните ответы с проверенными образцами, оцените качество поиска, время ответа и расходы. RAG помогает сделать знания доступнее, но требует сопровождения и регулярной проверки.