Сегодня базы знаний – главный актив компании, но найти в них нужную точную информацию быстро – настоящий вызов. Традиционный поиск часто выдает сотни ссылок, но не дает готового решения.

Технология RAG – это прорыв в создании умных поисковиков с ИИ, способных понимать смысл запросов на естественном языке и давать конкретные, обоснованные ответы прямо из корпоративных данных.

«RAG устранят две основные проблемы обычных языковых моделей: устаревшие данные и выдумывание несуществующих фактов»

Технология RAG простыми словами: как это работает?

RAG (Retrieval-Augmented Generation) – это технология, которая соединяет языковую модель с корпоративными данными, например, базой знаний. Это позволяет находить нужную информацию и давать точные ответы, основанные на актуальных данных.

Данный подход содержит в себе 2 основных этапа:

1. Поиск данных (Retriever)
   После того как пользователь вводит запрос, система анализирует все доступные источники — базы знаний, документы, системы. Затем она находит фрагменты, максимально соответствующие запросу. В отличие от обычного поиска, RAG понимает смысл вопроса, а не просто ищет совпадения слов.
2. Генерация ответа
   Найденная информация передаётся языковой модели (LLM), которая формулирует чёткий, структурированный ответ. Важно: система не выдумывает ответы, а использует только предоставленные ей данные. Если актуальная информация по запросу отсутствует, система об этом так и напишет.

Интеграция RAG с внешними данными

Для эффективной работы RAG-системы необходим доступ к актуальной информации компании. Можно интегрировать следующие данные и системы:

1. Документы и файлы: PDF, Word, Excel, PowerPoint.
2. Базы знаний: Confluence, Notion, MediaWiki, SharePoint, и другие корпоративные хранилища.
3. Базы данных: SQL, NoSQL, Data Lake, Data Warehouse, векторные хранилища.
4. Информационные системы: ERP, CRM, СЭД, бухгалтерия и прочие. Большинство систем, например, решения на базе 1С, поддерживают прямую интеграцию с RAG-технологией.
5. Сервисы, поддерживающие API

Интеграция данных в RAG поисковик происходит через API. Система подключается к корпоративным хранилищам, базам данных и информационным системам и регулярно подгружает оттуда актуальную информацию. Это позволяет RAG поисковику быстро находить нужные данные, даже если они находятся в разных местах. Всё это происходит автоматически и не требует ручного поиска пользователем.

«Хотите узнать, как подключить RAG к вашей 1С системе? Специалисты АйТи План проанализируют ваши данные и предложат оптимальную схему интеграции»

Как защищены данные в RAG-системе?

Когда RAG-поисковик получает доступ к внутренним документам, вопрос безопасности становится критическим.

RAG-системы создаются с многоуровневой защитой по вашим корпоративным стандартам. Ключевые принципы, обеспечивающие безопасность информации:

• Контроль доступа — основа защиты. Каждый сотрудник работает только с теми данными, к которым у него есть права доступа. Например, финансовая отчетность может быть доступна только бухгалтерии и руководству.
• Система не копирует и не хранит полученные документы у себя — она лишь временно обращается к ним, чтобы найти ответ на запрос.

«Корпоративные данные никогда не используются для обучения ИИ и не отправляются в открытый доступ. ИИ помощник с RAG просто помогает быстро находить то, что уже есть в ваших файлах и системах.»

Почему ИИ помощник в виде RAG-поисковика — это всегда индивидуальный проект?

Почему ИИ-поисковик не может быть «коробочным» решением»? Эффективность системы напрямую зависит от адаптации под конкретную организацию. Готовые решения не работают из-за уникальности данных в компании.

Различия в:

• структуре документов
• количестве источников для интегрирования
• прав доступа к различной информации
• корпоративных требованиях к безопасности

требуют специализированной настройки для каждого случая, что и определяет итоговую стоимость.

Адаптация разработанного нами решения составляет от 30 до 50% от общего объема работ.

Инвестиция окупается за счёт сокращения времени поиска, исключения рутинных операций и предотвращения ошибок, превращая поисковик в конкурентное преимущество.

Сила ИИ помощника по поиску данных в базах знаний раскрывается только тогда, когда он настраивается под конкретные данные, процессы и задачи бизнеса.

Свяжитесь с нами, и мы поможем разобраться, как лучше внедрить ИИ помощника в вашу рабочую среду, чтобы повысить эффективность вашего бизнеса!

Автор статьи:

Кирилл Червоткин