RAG-система — это не просто поиск по базе знаний. И почему большинство “ИИ-продуктов” — это просто чатик

RAG-система — что отличает ее от примитивной ИИ-поделки? Почему 80% ИИ-продуктов — это в лучшем случае просто обёртка ChatGPT. И как понять, что инструмент действительно полезен бизнесу.

На рынке каждый второй сервис уже «с ИИ». Каждый третий чат называется «корпоративный ассистент». А каждый пятый ИИ-стартап говорит, что они «RAG».

Но реальность такая: большинство якобы ИИ-продуктов — это просто интерфейсы к LLM без понимания контекста.

Объясняем, как отличить настоящее решение от имитации. И почему RAG система — это не «модное слово», а архитектура, которая реально работает в компаниях.

🧪 Проблема 1: LLM без знаний — это говорящая голова

Система с LLM может красиво формулировать. Но если она не знает: – где у вас регламенты, – какие формулировки утверждены, – какие документы устарели, она начнёт фантазировать.

📌 Пример: Юрист задаёт вопрос: «Какие документы нужно приложить к договору поставки в КЗ?»

🧱 Проблема 2: поиск с обёрткой — это не RAG

Есть много систем, которые на запрос пользователя просто делают full-text поиск и показывают 5 кусков текста. Это удобно. Но это не RAG.

RAG: – ищет релевантные фрагменты, – подаёт их в генератор, – формирует новый текст, учитывая задачу, контекст и формат. И при этом даёт ссылки — чтобы можно было проверить и использовать.

🔍 Разница в результате:

– Поиск: «вот тебе документы»

– RAG: «вот тебе ответ, вот источники»

💡 Проблема 3: нет сценариев — нет пользы

Можно сделать красивый интерфейс. С аватаром. С chat-style диалогом. Но если сотруднику неясно: – зачем это, – какую задачу решает, – что получится на выходе, то это будет очередной «сервис, который не пользуется популярностью».

📌 В решении типа Answer Finder сценарии встроены в продукт: – сформировать КП, – найти обоснование закупки, – подготовить пояснительную записку, – дать ссылку клиенту на SLA. Именно это делает инструмент полезным, а не «технически крутым».

📊 Как понять, что перед вами — настоящее RAG-решение

🎯 Что получает бизнес

Не «модель ради модели», а инструмент для задач
Не просто LLM, а система, которая знает, чем живёт компания
Не демо, а результат — в виде экономии времени и точности

📌 Это не абстракция: так работает RAG в Answer Finder. Сотрудник не ищет, а получает готовый результат, адаптированный под его роль, документы и задачу.

🏁 Вывод

ИИ — это не логотип и не диалоговое окно. Это архитектура и сценарии. RAG — это способ заставить знания компании реально работать: находить, соединять и оформлять в виде результата.

А всё остальное — это просто чатик.