Answer Finder RAG

Путин поручил подготовить национальный план внедрения ИИ. Согласны. Бизнесу нужен RAG-подход — ответы с источниками, безопасность в периметре и интеграция в процессы.

Внутренние порталы и Wiki создают иллюзию контроля над знаниями. По факту сотрудник получает не ответ, а набор ссылок и PDF. Дальше — ручной труд: искать, вырезать, проверять версии. Разберёмся, почему так происходит и что с этим делать без «больших ИТ-проектов».

RAG-система работает только на чистой базе знаний. Чек-лист на 2–4 недели: каноника, метаданные, шаблоны, роли. Быстрый старт, измеримый эффект, меньше правок.

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.

Преимущества RAG-системы для сотрудников: RAG даёт результат, а не ссылки. Объясняем на примерах, где это особенно важно.

Почему ИИ-инструменты не работают «из коробки». Где бизнес ошибается при внедрении и как построить процесс так, чтобы результат был, а не иллюзия.

В любой компании, где внедряется новое IT-решение — особенно связанное с автоматизацией или ИИ — почти всегда есть кто-то, кто «не горит». Иногда молча, иногда громко. Это может быть CRM, система управления задачами, документооборот — или, как всё чаще сегодня, RAG-система, которая помогает находить информацию и генерировать рабочие документы.

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.

ИИ в бизнесе «не работает» — буквально: утечки, галлюцинации, отсутствие контекста. Разбираем на практике, почему открытые LLM не подходят для бизнеса.

Когда вокруг все говорят про искусственный интеллект в бизнесе, особенно про LLM, хочется не пропустить тренд. Но опыт показывает: публичные или даже self-hosted LLM в реальных задачах компани…