RAG
Связанные услуги
AI АвтоматизацияЧто такое RAG?
Retrieval-Augmented Generation – подход, где речевая модель перед ответом обращается к внешнему источнику данных.
Проблема обычного ChatGPT: он знает только то, чему обучен. О вашей компании – не знает ничего. И если спросить – придумает.
RAG решает эту проблему: • Retrieval (Поиск) – система находит релевантные фрагменты в вашей базе знаний • Augmented (Дополнение) - найденные фрагменты добавляются к запросу как контекст • Generation (Генерация) – модель формулирует ответ на основе этих фрагментов
По сути, RAG – это AI, который сначала «читает документацию», а затем отвечает.
Как работает RAG?
Три шага: 1) Ваши документы разбиваются на фрагменты и индексируются в векторной базе. 2) Когда клиент задает вопросы, система находит 3–5 релевантных фрагментов. 3) Языковая модель получает вопросы+фрагменты и формулирует ответ. Клиент просто получает правильный ответ через 2 секунды.
Варианты использования RAG в бизнесе
Бот отвечает на вопросы об услугах, ценах, условиях – на основе реальных документов. Закрывает до 85% обращений.
Новый сотрудник спрашивает – RAG-бот находит ответ в wiki за 3 секунды вместо 20 минут.
100 договоров – RAG найдет нужный пункт за секунды.
RAG-бот заменяет L1 поддержку для сложных продуктов с большой документацией.
/ Частые вопросы
Fine-tuning дорого, долго, сложно обновить. RAG – дешево, быстро, обновляется за минуты. Добавили документ – бот уже знает.
/ Связанные термины
Готовы внедрить?
Мы поможем с внедрением. 30-минутный аудит ваших процессов - бесплатно.
Записаться на аудит