ИИ в бизнесе: от хайпа к пользе. Что такое RAG и как его внедрить – из опыта
Интерес к LLM-моделям в компаниях остаётся высоким. Но после первого «вау-эффекта» начинаются сложности: – модели фантазируют, – не знают бизнес-контекста, – небезопасны для использования в продуктивной среде.
Тем, кто отвечает за эффективность, риски и скорость работы — нужен не «эксперимент», а рабочий инструмент. Такой технологией стал RAG — Retrieval-Augmented Generation.
RAG-системы умеют не только находить нужные фрагменты, но и генерировать черновики документов: КП, письма, пояснительные, заявки. Это ИИ, который встроен в процессы, даёт прогнозируемый эффект и не нарушает правила игры.
🧠 Что такое RAG
В отличие от ChatGPT, который отвечает из параметров модели, RAG сначала ищет релевантную информацию во внутренней базе знаний компании, а уже потом — генерирует ответ или документ на её основе.
📌 RAG = Поиск + Генерация — Не фантазирует — Работает с утверждёнными документами — Строит не просто текст, а черновик в структуре, принятой в компании
🛠 Что умеет RAG-система
✅ 1. Найти нужное
— Что сказано в типовом договоре — Как оформлять письмо партнёру — Какие закупочные ограничения действуют — Какие кейсы использовали для похожего клиента
✍ 2. Сгенерировать рабочий документ
— КП с аргументацией и ссылками на кейсы — Письмо поставщику по шаблону — Обоснование проекта для согласования — Ответ клиенту на сложный запрос — Черновик внутреннего положения или инструкции
💡 Важно: система не «пишет из головы». Она собирает актуальные фрагменты и предлагает оформленный черновик, который остаётся только проверить и утвердить.
💼 Для кого это особенно полезно
- Продажам — меньше времени на подготовку предложений, быстрее реакция на запросы
- Маркетингу — быстрый доступ к брендированным формулировкам, кейсам и согласованным текстам
- Закупкам — меньше ошибок в коммуникации с поставщиками, быстрее подготовка сопроводительных документов
- Юристам — автоматическая подстановка пунктов договоров и внутренних регламентов
- Поддержке — ускорение ответов по SLA, генерация сложных сценариев решений
- Проектным командам — удобная генерация планов, описаний и обоснований
📈 Что это даёт бизнесу
💬 Из практики: В одной из крупных российских производственно-дистрибуционных групп в 2025 году был реализован пилот по внедрению RAG-системы Answer Finder в пяти департаментах.
🚩 Цель
Снизить время на подготовку рабочих документов и исключить ошибки, возникающие из-за ручного копирования, устаревших шаблонов и человеческого фактора.
🔧 Что было сделано
- Индексация базы знаний (договоры, шаблоны, презентации, кейсы, процедуры)
- Настройка пайплайна: поиск → генерация черновика → проверка
- Разделение по ролям и сценариям: у каждого подразделения — свой формат и логика генерации
📊 Результаты за 2 месяца пилота
- Подготовка КП сократилась с 40–90 минут до 7–15
- В юридическом отделе автоматизировано до 60 % типовых ответов
- Ошибки в документах, связанных с устаревшими формулировками, снижены почти до нуля
- Сотрудники отметили, что до 25 % времени «на коммуникации и пояснения» высвободилось за счёт точных черновиков «сразу по делу»
🧭 Почему RAG можно внедрить уже сейчас
- Не требует переобучения модели
- Поддерживает работу внутри периметра
- Пилот разворачивается за 2–3 недели
- Возврат инвестиций начинается с первого месяца использования
⚠ Что важно предусмотреть
- Чистая и структурированная база документов
- Разделение ролей: кто что должен видеть
- Возможность быстро проверять источники и версии
- Контур валидации: человек остаётся в ответе за результат — система помогает, но не решает за него
Мой предыдущий материал: