Интеллектуальный поиск для бизнеса: как найти ответ за минуты, а не за час
Ежедневно сотрудники тратят часы на поиск информации в ворохе корпоративных документах, которые хранятся в разных источниках: Confluence, SharePoint, Jira, сетевых папках, СЭД и пр. Это снижает продуктивность, нагружает специалистов однотипными вопросами от коллег и тормозит принятие решений.
Проблему решает интеллектуальный поиск. В отличие от обычного поиска по ключевым словам, он понимает смысл запроса, заданного простым, естественным языком, и предоставляет точные ответы или документы, а не просто список ссылок.
Мы разработали корпоративное решение – SL AI Search, которое объединяет современные AI-технологии, мощный поиск по документам и корпоративные стандарты безопасности.
Чем интеллектуальный поиск полезен компаниям
Система работает в двух ключевых сценариях:
1. Отвечает на вопросы. Вы задаете вопрос так, как если бы спрашивали коллегу, а система на основе всей базы знаний компании формулирует четкий и структурированный ответ.
2. Ищет документы. Вы получаете не просто список файлов, а релевантные разделы и документы, учитывающие синонимы и специфическую терминологию.
В результате компания получает:
- Сокращение времени на поиск информации и разгрузку экспертов;
- Повышение качества клиентской и внутренней поддержки;
- Сохранение и масштабирование корпоративных знаний;
- Более быстрые и взвешенные решения на основе полной информации.
SL AI Search построен на принципах RAG, но это готовый продукт, а не экспериментальный набор технологий.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) – это популярная технология, лежащая в основе многих AI-сервисов. Однако большинство открытых решений хорошо работают лишь в идеальных лабораторных условиях.
В реальной жизни они сталкиваются с проблемами: низкая точность ответов, «галлюцинации», нет поиска по самим документам, только генерация ответов, невозможно интегрировать с корпоративными системами (СЭД, сетевыми папками) и контролировать сценарии доступа и соблюдение комплаенса.
Мы добавили к сильным сторонам RAG ключевые для бизнеса слои: умную предобработку данных, контроль качества ответов и встроенную безопасность – чтобы получилась корпоративная система.
Важные преимущества для корпоративного использования
На наш взгляд, продукт для использования именно в бизнес-контуре, должен отвечать следующим требованиям.
- Безопасность и контроль доступа. Вы сами решаете, кто и какие документы может видеть. Условно: бухгалтер – только финансовые документы, а отдел закупок – регламенты и документацию по подрядчикам. В SL AI Search есть ролевая модель, позволяющая создавать группы пользователей и давать им доступ к конкретным базам знаний. On-premise развертывание, использование локальных LLM, шифрование данных гарантируют отсутствие утечек данных в облако провайдера LLM.
- Прозрачность и доверие. Система не только дает ответ, но и показывает ссылки на исходные документы. Вы всегда можете проверить первоисточник и убедиться в достоверности. Также в чат будут выгружены схемы и изображения, если они дополнят ответ.
- Простая интеграция в привычные системы. Не придется вынуждать сотрудников осваивать еще один интерфейс. Поиск можно встроить прямо в СЭД, корпоративный портал или мессенджер через наш API или виджет.
- Работа с большими и распределенными базами знаний. На практике часть информации компании хранится в СЭД, другая – в сетевых папках, что-то – на корпоративном портале, а что-то – в ServiceDesk системах. А корпоративные базы знаний могут насчитывать при этом тысячи документов. Чтобы интегрировать интеллектуальный поиск с хранилищами информации для поиска по корпоративным ресурсам, мы предлагаем варианты: по API или с помощью программных роботов (RPA).
Пять нюансов внедрения, о которых важно знать
Наш проектный опыт позволил выделить типичные ошибки при внедрении интеллектуального поиска – надеемся, вы сможете их избежать.
- Старт без конкретной цели. «Внедрим ИИ, а там разберемся» – путь в никуда. Решение должно подбираться под проблемы. Начните с пилота на измеримом кейсе, например: «задача – снизить нагрузку на первую линию поддержки на 20% за 3 месяца».
- Игнорирование качества данных. Или правило Garbage In, Garbage Out: если загрузить в систему устаревшие документы, сканы низкого качества, неструктурированные данные, то и ответы поиска будут неточными. Перед внедрением проведите аудит и очистку базы знаний, пропустите «плохие» сканы через OCR/IDP-сервис (в случае с SL Soft AI такой модуль встроен).
- Пренебрежение безопасностью. Предоставление всем сотрудникам доступа ко всем документам – прямой риск утечки или нарушения комплаенса. Внедряйте принцип минимальных привилегий с самого начала и интегрируйте систему с корпоративным LDAP/AD.
- «Внедрили и забыли». Система требует развития: интеллектуальный поиск требует индексации новых документов, настройки под меняющиеся бизнес-процессы. На старте стоит предусмотреть трудозатраты на развитие системы в долгосрочной перспективе. Для сотрудников – разработать программу обучения (вебинары, инструкции) и собирать обратную связь от пользователей (для последующей доработки).
- Фокус только на технологиях. Не забываем и об удобстве: если система выдает идеальный ответ с ощутимой задержкой или в сложном и неинтуитивном интерфейсе, ей не будут пользоваться. Следите, чтобы при внедрении системы поставщик тестировал не только accuracy (точность), но latency (скорость ответа) и usability (удобство).
На что смотреть при выборе поставщика
Ниже мы собрали вопросы, которые можно задавать вендорам, если вам предстоит выбрать из нескольких вариантов.
SL AI Search – пример такого продукта, который сочетает в себе мощь AI, полнотекстовый поиск и корпоративные стандарты и готов к встраиванию в вашу ИТ-экосистему.
- Борьба с галлюцинациями. Спросите, как поставщик обеспечивает точность. Существует много разных подходов, вендор должен рассказать о тех, что он использует. SL AI Search, например, предоставляет ссылки на источники и использует многоуровневую проверку ответов. И какими бы ни были умными современные технологии – все равно поиск не может давать безупречный ответ всегда. На реальных проектах мы добивались 96% качества – и это считается очень высоким результатом.
- Безопасность и комплаенс. Уточните, где обрабатываются данные, возможен ли on-premise вариант и как устроены права доступа.
- Гибкость интеграции. В идеале вендор предложит несколько вариантов: API (для разработчиков), виджеты (для быстрого старта), iframe и т.п. Уточните, какие коннекторы есть «из коробки», а какие потребуют доработки и за чей счет. Можно еще запросить демодоступ и попробовать самостоятельно пройти процесс (от создания пользователя до получения ответа).
- Стоимость владения (TCO). Запросите расчет на 1-3 года – с учетом ваших объемов, попросите учесть лицензии, инфраструктуру, интеграцию и поддержку.
- Удобство интерфейса. Оцените удобство интерфейса для конечных пользователей (поисковая строка, чат) и админпанели для ваших администраторов. Легко ли загружать документы, смотреть аналитику, настраивать права? Например, попросите вендора продемонстрировать загрузку нового документа и обновление индекса.
Заключение
Самописное решение на open-source – отличный полигон для экспериментов. Но если бизнесу нужен стабильный, безопасный и готовый к работе инструмент, стоит выбирать готовое вендорское решение.