Содержание статьи
Одна из главных проблем базового ChatGPT — он может выдумывать факты (галлюцинировать). Для корпоративных задач это недопустимо. Решение — архитектура RAG.
Что такое RAG?
Retrieval-Augmented Generation — это метод, при котором нейросеть сначала ищет нужный кусок текста в вашей защищенной базе данных, а только потом формулирует ответ на основе найденного.
Преимущества RAG
- Точность: Отвечает только по документам компании.
- Безопасность: Данные не уходят на внешнее обучение.
- Актуальность: Вы можете обновить документ, и бот сразу начнет отвечать по-новому (без переобучения модели).
Как мы это внедряем?
- Мы загружаем ваши регламенты, PDF и историю тикетов в векторную базу (например, Pinecone или pgvector).
- Настраиваем пайплайн поиска (LangChain / LlamaIndex).
- Оборачиваем это в удобный веб-интерфейс или Telegram-бота.
Хотите свою корпоративную базу знаний с ИИ-поиском? Оставьте заявку!
