RAG для базы знаний
Сделать RAG-бота можно довольно быстро.
Сделать RAG-бота, которому хочется верить, — уже интереснее.
Основные проблемы начинаются не на этапе «подключили модель».
Что индексируем?
Как режем документы?
Какие версии считаем актуальными?
Как показываем источник?
Что делать, если ответ не найден?
В итоге качество AI-поиска очень быстро превращается в задачу качества базы знаний.
· вчера
Павел, добрый день! Снова подпишусь под каждым словом вашего разбора - это чистокровная b2b-база управления процессами. Наш незрелый менеджмент почему-то искренне верит, что ИИ - это некая волшебная пилюля: достаточно подключить дорогую модель, и она сама во всем разберется. Но чудес не бывает. Вы хирургически точно подсветили главную проблему: качество работы алгоритма напрямую зависит от порядка в корпоративных документах. Если внутри компании бардак, регламенты устарели, а версии документов противоречат друг другу, то на выходе RAG-бот просто начнет со сверхзвуковой скоростью масштабировать этот хаос и выдавать сотрудникам мусор. Без жесткой руки архитектора процессов, который сначала вычистит базу знаний руками, внедрять автоматизацию - это просто впустую сжигать деньги на токены. Спасибо за отличный технический трезвый взгляд! 🤝🔥
0
ответить
коммент скрыт — часть юзеров считает его токсичным или некорректным
коммент удалён
· 12 ч
Елена, спасибо! И порядок важно поддерживать после запуска: иначе даже хорошо подготовленная база со временем начинает давать устаревшие ответы.
0
ответить
коммент скрыт — часть юзеров считает его токсичным или некорректным
ответ удалён