🚀 Как мы создали умного агента поддержки, который понимает связи между проблемами

Приветствуем всех, кто интересуется практическим применением ИИ в бизнесе! 👋 Сегодня расскажем, как мы построили агента технической поддержки, который не просто ищет совпадения по словам, а понимает контекст и связи между проблемами. Всё благодаря мощной связке GraphRAG, векторной базы данных и LLM.

Почему мы не остановились на обычном RAG? Стандартный RAG отлично работает, когда вопрос простой и ответ содержится в одном фрагменте документации. Но в реальной поддержке проблемы часто сложные, многошаговые. Например: «Пользователь X столкнулся с ошибкой Z после обновления компонента Y».

Обычный RAG мог бы найти отдельные упоминания об ошибке Z и компоненте Y, но ему было бы сложно соединить их в единую картину. Эту задачу решает GraphRAG .

Что же такое GraphRAG?

Если сильно упростить, это усовершенствованная версия RAG, где вместо простого поиска похожих текстовых фрагментов система строит и использует граф знаний . В этом графе:

· Узлы — это сущности: продукты, ошибки, пользователи, версии, модули. · Связи — это отношения между ними: «ошибка Z возникает в», «пользователь X использует», «модуль Y является частью» .

Такой подход позволяет агенту делать то, что раньше было невозможно: ✅Отслеживать причинно-следственные связи между событиями. ✅Устранять неоднозначность (например, отличать название продукта от фамилии клиента). ✅Отвечать на сложные, многошаговые запросы, требующие объединения информации из разных источников .

Как мы это реализовали: наша архитектура

1. Загрузка и анализ данных. Мы загрузили всю нашу документацию, базу знаний и историю тикетов. Специальные модели извлекали из текста сущности и связи, чтобы построить граф . 2. Векторное хранилище + Граф знаний. Это два наших столпа. Векторная база данных (например, Weaviate или Pinecone) отвечает за быстрый семантический поиск. А графовая база (как Neo4j) хранит логические связи . 3. Процесс обработки запроса. · Пользователь задает вопрос. · Система преобразует его в вектор и находит в векторной базе отправные точки — релевантные фрагменты текста или узлы графа . · Затем запускается обход графа: находятся все смежные сущности и связи, имеющие отношение к запросу. Это формирует полный контекст . · Собранный контекст (и текст из векторного поиска, и связанный подграф) передается в большую языковую модель (LLM), например, Llama 3 или GPT-4. · LLM синтезирует итоговый связный и точный ответ для пользователя .

Какой результат мы получили?

Наш агент теперь не просто «ищет ответ», а рассуждает. Он может предложить решение, основанное на анализе взаимосвязей, и даже предупредить о смежных проблемах, которые могут возникнуть. Это значительно сокращает время на решение сложных инцидентов и повышает удовлетворенность клиентов .

GraphRAG — это не замена классическому RAG, а его эволюция для решения более сложных задач. Мы уверены, что за гибридными подходами, объединяющими разные типы поиска, будущее корпоративного ИИ.

P.S. А вы уже используете AI-агентов в своем бизнесе? Делитесь опытом в комментариях! 👇

#GraphRAG #RAG #ИскусственныйИнтеллект #AI #Техподдержка #Автоматизация #LLM #ВекторныйПоиск