AI-поиск находит нужную информацию в регламентах, инструкциях и других документах, подключенных к корпоративной инфраструктуре, передаёт релевантный контекст языковой модели и формирует ответ на запрос пользователя.
Отвечает на вопросы сотрудников, работает с базой знаний и помогает быстро получать информацию для ежедневных задач.
Отвечает на типовые вопросы о продуктах и услугах на основе актуальной информации компании и помогает автоматизировать клиентский сервис.
Использует RAG для поиска информации в корпоративных источниках, а при необходимости - подключенные инструменты и API для получения или передачи данных в CRM, ERP и другие системы.
Помогает специалистам находить инструкции, техническую документацию и решения для обработки обращений.
Инструкции, регламенты, договоры, базы знаний и другие корпоративные материалы.
CRM, ERP, 1С, корпоративные порталы и другие информационные системы.
Структурированные данные о клиентах, продуктах, услугах и бизнес-процессах.
Информация, которая регулярно обновляется: остатки, статусы, цены, условия и другие изменяемые данные.
Определяем, какую задачу должна решать RAG-система, кто будет ей пользоваться и какие результаты нужно получать.
Анализируем документы и другие источники, приводим информацию к формату, удобному для поиска, и готовим данные для работы системы.
Определяем способ поиска, выбираем LLM, хранилище данных, права доступа и необходимые интеграции. При необходимости предусматриваем раздельную работу с документами и структурированными данными.
Создаём решение, подключаем источники данных и интегрируем RAG с CRM, ERP, 1С, сайтами и другими системами.
Запускаем систему, следим за качеством её работы, обновляем источники данных и при необходимости добавляем новые сценарии для автоматизации процесса.
Проверяем качество поиска и ответов, работу разных сценариев, корректность доступа к данным и поведение системы на потенциально опасных или неоднозначных запросах.
RAG — это технология, которая помогает языковой модели находить нужную информацию в подключенных источниках и использовать её для ответа. Пользователь задаёт вопрос, RAG находит релевантные сведения в документах или базе знаний и передаёт их LLM. Модель формирует ответ на основе найденной информации.
Обычный ChatGPT отвечает на основе своих знаний и информации из текущего диалога. RAG дополнительно ищет нужные сведения в подключённых источниках — например, документах, базе знаний или информационных системах компании — и использует их при формировании ответа.
Нет, не обязательно. RAG не требуется обучать каждый раз, когда информация в документах меняется. При обработке запроса система находит актуальные данные в подключенных источниках и передает их модели как контекст. Поэтому информацию в документах можно обновлять без повторного обучения модели.
Такой подход позволяет использовать RAG как корпоративный помощник, который работает с актуальной информацией компании.
Конкретный набор зависит от источников компании и архитектуры решения. Можно подключить инструкции, регламенты, базы знаний, договоры, внутренние документы и другие корпоративные материалы. RAG также может работать с данными из баз данных и информационных систем компании.
Да. RAG можно интегрировать с CRM, ERP, 1С, корпоративными порталами, сайтами, базами данных и другими системами через API и другие механизмы обмена данными. Это позволяет использовать RAG непосредственно в рабочих интерфейсах и бизнес-процессах компании.
Безопасность RAG-системы настраивается с учетом требований компании и особенностей проекта. На этапе разработки определяем, какие данные можно использовать, кто и к каким источникам имеет доступ и какие действия разрешены пользователям. Интеграция AI с корпоративными системами предусматривает разграничение прав доступа к документам и системам, защиту каналов обмена данными и ограничение доступа RAG к отдельным источникам.
Также учитываем способ размещения компонентов системы и требования к хранению и передаче корпоративной информации.
Да. Готовая база знаний не обязательна. Сначала анализируем документы, инструкции, регламенты и другие источники информации, которые уже есть в компании. Затем структурируем и подготавливаем эти данные для работы RAG-системы. То есть в рамках проекта можно не только разработать RAG, но и подготовить базу знаний, на которых он будет работать.
Стоимость зависит от количества источников, объема данных, сложности поиска, интерфейса, интеграций, требований к безопасности, выбранной архитектуры и необходимости сопровождения.
Интересует разработка RAG-систем для бизнеса в Беларуси? Свяжитесь с нами — обсудим вашу задачу и рассчитаем стоимость RAG-системы.
При интеграции с CRM, ERP, 1С и другими системами RAG-технология может получать необходимые данные, обрабатывать запросы и передавать результаты на следующий этап процесса. Например, система может найти нужную информацию в документах, сформировать ответ и передать его в CRM.
Если вам нужна разработка RAG-системы в Минске для автоматизации бизнеса, свяжитесь с нами — обсудим задачу и предложим подходящее решение.
