Польза RAG-систем для компаний — точные ответы на основе ваших данных

Зачастую генерации ответов LLM недостаточно для работы с бизнес-задачами компаний. В этом случае важны точность, актуальность и привязка к источникам, которых недостает в генеративных моделях. Решением может стать дополнение промежуточного этапа — поиска (retrieval). Технология RAG дополняет модель доступом к поиску по корпоративным базам знаний и превращает его в инструмент для прикладных задач.

Как формирует ответ RAG?
Принцип работы RAG отличается от классической языковой модели, которая формирует ответ, опираясь лишь на внутренние знания, полученные при обучении.
Вместо прямого ответа на запрос, модель работает с данными компании:
1️⃣ Система анализирует запрос пользователя и определяет его смысл.
2️⃣ Во внутренней базе данных определяются наиболее релевантные фрагменты документов и передаются модели как контекст.
3️⃣ Предоставленный контекст используется языковой моделью для генерации итогового ответа.

RAG создает систему, сочетающую возможности ИИ-модели со спецификой данных компании. Это позволяет бизнесу решать конкретные задачи:
👉 Упрощение работы по узким, прикладным сценариям работы. Например, анализ и поиск по корпоративным архивам, внутренняя техподдержка, улучшение клиентского сервиса, онбординг новых сотрудников.

👉 Автоматизация поиска в профессиональных областях, например, для быстрого поиска информации по конкретному типу договора для юридического отдела или актуальных регуляторных требований для комплаенса.

👉 При частом обновлении данных в компании RAG становится незаменимой технологией. Компания перестает тратить ресурсы на дообучение исходной модели на новых данных — актуальность обеспечивается на этапе поиска.

RAG-системы не подменяют классические LLM, а дополняют их, расширяя возможности применения ИИ в корпоративной среде. Это технология для сценариев, где важны точность, актуальность и опора на проверенные источники. При корректной работе с корпоративными данными RAG позволяет превратить разрозненные базы знаний в управляемый интеллектуальный инструмент — прозрачный, масштабируемый и адаптированный под реальные бизнес-процессы. Именно поэтому RAG сегодня становится ключевым шагом в развитии корпоративного ИИ.

Какие новые функции вы хотели бы видеть в Compare?

Ранее в постах мы уже рассказали про новые возможности Compare и подробно разобрали его текущий функционал. Теперь хотим узнать ваше мнение!

Какие дополнительные обновления могли бы быть полезны для вашей работы? Проголосуйте за наиболее интересный вариант развития или предложите свою идею в комментариях.

Ваши ответы помогут нам расставить приоритеты в разработке и сделать инструмент еще более полезным для ваших задач!