Как превратить любую базу данных вашей компании в универсальный чат-бот?

С помощью подхода RAG. Из чего он состоит:

R (Retrieval) — система получает запрос пользователя и обращается с ним к базе данных. Базой данных может быть как ваши собственные документы, так и поисковые системы.

A (Augmentation) — создается обогащенный промт: пользовательский запрос + дополнительная информация из вашей базы.

G (Generation) — промт отправляется в языковую модель, чтобы вернуться к пользователю в виде готового ответа. На этом этапе ответ можно «докрутить»: сделать так, чтобы в нем были полезные ссылки.

Что потребуется, чтобы создать своего чат-бота на основе базы данных компании? 🔵Актуальная база: статьи должны быть написаны в той терминологии, которой оперирует пользователь. Одна статья должна отвечать только на один вопрос.

🔵Система семантического поиска, которая будет ранжировать и выбирать наиболее актуальную статью (или несколько) на основе запроса, а потом создавать промт. В идеале система должна понимать содержание статей, чтобы сопоставить запрос и нужные понятия. На этом этапе вы можете понять, что по каким-то конкретным вопросом статью найти не получается: значит, базу нужно дополнить.

🔵LLM (GPT, Gemini, Claude и т.д.), которая скомбинирует данные и предоставит пользователю ответ.

Ваш бот сможет отвечать на базовые запросы, а человек-оператор — заняться более сложными задачами. __ Подписывайтесь: "Как приручить ИИ"