Ассистенты с ChatGPT vs кастомные Ai-агенты с RAG Что выбрать бизнесу? И в чём реальная разница?

Если вы уже пробовали общаться с ChatGPT, то знаете: он умный, но… не всегда точный. Особенно если речь о вашем продукте, регламенте или клиентских кейсах.

Поэтому мы не разрабатываем агентов на конструкторах, а делаем более качественное решение кодом и гибридной RAG системой, чтобы учесть глубокие настройки обучения.

Простыми словами на примере задачи бизнеса:

Вы решили внедрить цифрового менеджера по продажам. Как будут закрывать возражение "дорого" разные решения:

- Ассистент с ChatGPT без доработки скажет что-то из общей логики продаж.

- Кастомный Ai-агент с RAG найдёт фразу в вашем регламенте, CRM или базе знаний и даст ровно ту реплику, которую вы используете в реальной работе.

Разница простыми словами:

1) Ассистент с ChatGPT: Говорит по памяти. На основе того, чему обучен. Подходит для идей, шаблонов, помощи в креативе.

2) Кастомный Ai-агент с RAG: Подгружает ваши документы, базы знаний, диалоги и отвечает на их основе. Подходит для поддержки клиентов, обучения сотрудников, чат-ботов, поиска по внутренним данным. Не выдумывает, а опирается на точные источники.

Если описать метафорически: Представьте двух сотрудников.

Первый — умный, начитанный, но никогда не читал ваши внутренние документы.

Второй — умеет быстро найти и процитировать всё, что у вас написано. Вот второй и есть кастомный агент. Он знает не «в целом», а именно то, что важно для вашего бизнеса.

Больше про AI-автоматизацию и примеры внедрений AI-агентов с кейсами-историями в нашем тг-канале alpa_ai