С чего начинается внедрение RAG?
С разбора задачи и материалов: какие вопросы нужно закрывать, кто будет пользоваться поиском и какие документы можно использовать.
Поиск по знаниям компании под ключ
Внедрение RAG-поиска и AI-базы знаний
Помогаем превратить документы, инструкции и FAQ в управляемый поиск с ответами по источникам. Начинаем с ограниченного пилота, проверяем качество и только потом расширяем базу.
Этапы внедрения
- 1
Аудит материалов
Смотрим документы, FAQ, регламенты, дубли и устаревшие источники.
- 2
Архитектура
Определяем контур, роли, источники, правила ответа и сценарии отказа.
- 3
Прототип
Собираем индекс, интерфейс и тестовый набор вопросов.
- 4
Проверка
Сверяем ответы с источниками, исправляем базу знаний и ограничения.
- 5
Запуск
Передаём инструкции, правила обновления и список точек контроля.
Нужно ли сразу подключать все документы?
Нет. Лучше начать с ограниченного набора источников и тестовых вопросов, чтобы проверить качество и не смешивать противоречивые материалы.
Можно ли сделать закрытый контур?
Это обсуждается на этапе архитектуры. Нужно понять требования к хранению данных, доступам, моделям, инфраструктуре и поддержке.
Как поддерживать базу знаний после запуска?
Нужен регламент обновления: кто добавляет документы, кто убирает устаревшее, как проверяются новые ответы и спорные вопросы.
Хотите понять, готова ли база знаний к RAG?
Начнём с аудита материалов и 10-20 типовых вопросов, чтобы оценить качество будущих ответов.