RAG-системы: как создать умную базу знаний для бизнеса

Что такое RAG?

RAG (Retrieval-Augmented Generation) — это архитектура, которая комбинирует поиск по базе знаний с генеративными моделями. Вместо того чтобы полагаться только на «знания» модели, система сначала находит релевантные документы, а затем использует их для генерации ответа.

Зачем бизнесу RAG?

• Актуальность — ответы основаны на ваших данных, а не на устаревшей информации из обучающей выборки
• Точность — снижение галлюцинаций за счёт привязки к источникам
• Контроль — вы управляете базой знаний и можете её обновлять

Архитектура Graph RAG

Мы используем продвинутую архитектуру Graph RAG, которая строит граф связей между документами. Это позволяет находить неочевидные связи и давать более полные ответы.

Компоненты системы

1. Индексация — разбиение документов на чанки и создание эмбеддингов
2. Построение графа — выявление связей между сущностями
3. Поиск — гибридный поиск по векторам и графу
4. Генерация — формирование ответа с учётом найденного контекста

Практический пример

Для стоматологической клиники мы загрузили 49 PDF-документов: прайсы, описания услуг, FAQ. Система теперь отвечает на вопросы пациентов, ссылаясь на конкретные документы.

Заключение

RAG — это не будущее, а настоящее. Если у вас есть база документов и частые вопросы от клиентов или сотрудников, RAG-система окупится за считанные недели.