Классический RAG и мультиагентные системы. Универсальная схема ИИ-агента в 2026.

Если у вас в компании есть потоки повторяющихся вопросов от пользователей или сотрудников, ответы на которые содержатся во внутренних источниках, то рано или поздно встает задача автоматизации, повышения качества ответов и снижения нагрузки на дежурных.

Ниже типовые подходы для решения данной задачи:

1. Классический RAG

Строится база знаний (БЗ) на основе внутренних источников:

• информация нарезается на чанки

• формируются пары вопросов-ответов (QA) и саммари

• над текстами строятся эмбеддинги и складываются с метадатой в векторную БД

Далее собирается мультиагентный пайплайн:

• Query Agent переписывает и обогащает запрос для точного поиска

• проводится эмбеддирование запроса и поиск по БЗ (kNN + threshold)

• Answer Agent генерирует итоговый ответ на основе найденного контекста

При этом на каждом этапе стоит Guardrail агент, отвечающий за контроль качества:

• Input — отсекает нерелевантное, ловит prompt injection, определяет intent, запрашивает уточнение

• Retrieval — задача не отвечать, если контекст нерелевантен или недостаточен

• Output — служит для контроля точности, полноты и ясности итогового ответа, проверяет наличие галлюцинаций

2. Deep Research / API-based Retrieval

В некоторых сценариях данные в источниках меняются быстро и отсутствует возможность полной автоматизации пайплайна парсинга и последующего чанкинга / сбора QA. Это приводит к тому, что каждое обновление БЗ требует ручной работы.

Решение — отказываемся от эмбеддингов и векторной БД, используем встроенные поисковые движки источников напрямую через API. Пайплайн тот же, только поиск идет через API источника.

Ограничение подхода заключается в том, что качество поиска зависит от качества поискового движка, который вы не можете контролировать.

3. Микс (RAG + DR)

Можно комбинировать подходы:

• Fallback-схема: сначала RAG, не нашли -> DR

• Параллельный поиск контекста по RAG и DR c последующем реранжированием и дедупликацией

⚖ Когда что выбирать

• RAG — источники стабильны, нужен максимальный контроль качества поиска и ответов

• DR — данные часто меняются, нет ресурсов на индексацию, нужно быстро запустить MVP / обеспечить масштабирование (для всех команд / каналов в компании)

• Микс — критична полнота ответа, готовы к доп latency и расходам на инфру

Эти схемы — типовой подход к автоматизации поддержки с помощью LLM. Детали могут варьироваться, но принцип один: чем релевантнее и полнее контекст, который получает LLM, тем качественнее ответ.

Больше деталей о продуктовом менеджменте решений на основе AI/ML в моем телеграм-канале.