RAG-система — это безопасный GPT для среднего и крупного бизнеса
RAG-система "работает" в компании: выдает полезные для сотрудников ответы, а не обобщенную чушь
Поиск возвращает документы, LLM — красиво «пишет», но может выдумать. RAG-система (Retrieval-Augmented Generation) соединяет эти миры: находит нужные фрагменты в вашей базе знаний и собирает из них готовый черновик — с цитатами и версиями. Ниже — как это работает, где даёт наибольший эффект и что важно учесть при внедрении.
Что такое RAG-система
RAG-система — это архитектура «поиск + генерация»:
- система понимает запрос и роль пользователя
- находит релевантные фрагменты (не весь документ) в корпоративной базе знаний
- генерирует черновик нужного формата (КП, письмо, обоснование, SLA-ответ), прикладывая ссылки на источники. Ключевая идея: не «сочинять», а собирать из утверждённых данных.
Почему это лучше, чем «просто поиск» и «просто LLM»
- Поиск даёт список файлов, человек вручную вырезает/склеивает
- LLM формулирует, но без опоры на ваши регламенты может ошибаться
- RAG-система даёт готовый результат и объяснимость (ссылки, версии, дата)
Пример: Answer Finder RAG
Где бизнес получает максимум
Продажи
Запрос: «КП для сегмента SMB с кейсом по логистике».
RAG-система: находит шаблон, вставляет согласованные формулировки, подбирает 1–2 кейса, добавляет выдержки из УТП.
Эффект: 7–12 мин до черновика вместо 45–60 мин
Закупки
Запрос: «Письмо поставщику и обоснование выбора».
RAG-система: подтягивает условия прошлых тендеров, формирует аргументацию, вставляет ссылки на договор/протокол.
Эффект: 4–8 мин вместо 20–30 мин
Поддержка
Запрос: «Ответ по нестандартному кейсу клиента».
RAG-система: цитирует SLA/инструкции, прикладывает шаги решения из базы инцидентов.
Эффект: 15–30 мин вместо 1–2 ч
Юристы
Запрос: «Пояснительная с отсылками к актуальным документам».
RAG-система: подставляет нужные нормы, версии и номера пунктов.
Эффект: 5–10 мин вместо 30 мин
Как работает RAG-система
- Понимаем запрос и роль сотрудника. Контекст «кто спрашивает» меняет формат ответа.
- Индекс и чанкинг. Документы режутся на смысловые блоки. У каждого — заголовок, версия, владелец.
- Векторный поиск. Ищем по смыслу, а не по ключевым словам.
- Генерация по контексту. LLM видит только найденные фрагменты — фантазировать «сверх» запрещено.
- Прозрачность. В ответе всегда есть источники (ID/версия/дата), логи запросов и доступов.
В проектах на базе Answer Finder RAG пользователь получает оформленный документ и сразу видит, из чего он собран — удобно согласовывать и защищать перед руководством/клиентом.
Что важно подготовить, чтобы RAG-система «взлетела»
- Канон и версии. На каждый документ — один «источник истины», всё прочее в архив (видно, но не выдаётся как актуальное).
- Топ-шаблоны по функциям. КП, письма поставщикам, SLA-ответы, пояснительные — со структурой и метками секций.
- Роли/доступы. Продажи ≠ закупки ≠ юристы; фильтруйте коллекции.
- Точка входа. Кнопка/команда там, где уже идёт работа (CRM, корпоративный мессенджер, Service Desk).
- Метрика одна — время. Time-to-draft «до/после» в трёх сценариях.
RAG-система — это не «умный чат», а рабочий интерфейс к знаниям компании. Он экономит время, снижает ошибки и повышает доверие сотрудников, потому что отдаёт результат с доказательствами, а не «текст из воздуха».
Закажите демо Answer Finder RAG