📄 Что такое RAG: возможности ИИ для работы с корпоративными данными — 14 апреля 2026 г. в 12:22:14.932
📄 Что такое RAG: возможности ИИ для работы с корпоративными данными RAG-системы все чаще используют для работы с корпоративными данными, внутренних помощников и клиентского сервиса. Но чтобы получить ощутимый эффект, важно понимать его ограничения, требования к данным и архитектуре. Подробнее о технологии рассказывает Алексей Борщов, менеджер по продуктам ИИ экосистемы «Авандок», ГК «КОРУС Консалтинг». 📎 RAG (генерация с дополненной выборкой) — это подход, при котором ИИ сначала находит релевантную информацию во внутренних и внешних источниках, а затем формирует ответ на ее основе. В отличие от публичных моделей, такие решения помогают работать с актуальными корпоративными данными, снижают риск галлюцинаций, дают ссылки на источники и не требуют дорогостоящего дообучения модели. Преимущества RAG ✔️ Актуальность данных Модель использует подключенные источники: базы знаний, документы, API и внутренние системы, без переобучения. ✔️ Снижение галлюцинаций Ответы строятся на конкретных документах, а не на догадках. ✔️ Прозрачность В ответе можно указать источник: документ, раздел, страницу, дату. ✔️ Работа с закрытыми данными Корпоративные материалы остаются в защищённом контуре компании. ✔️ Масштабируемость RAG работает с большими массивами данных и извлекает только релевантные фрагменты. Архитектура RAG состоит из двух контуров 🔸 В offline-контуре система заранее подготавливает и индексирует документы, превращая их в базу знаний для поиска. 🔸 В online-контуре обрабатывается запрос пользователя: система ищет релевантные фрагменты, ранжирует их, формирует контекст и передает его языковой модели для генерации ответа. Как работает RAG RAG-система работает в три этапа: индексация, извлечение и генерация. ✔️ На этапе индексации документы разбиваются на фрагменты, преобразуются в векторный формат и сохраняются в векторной базе данных для дальнейшего поиска. ✔️ На этапе извлечения запрос пользователя также переводится в векторный формат, после чего система находит и ранжирует наиболее релевантные фрагменты документов. ✔️ На этапе генерации найденные данные передаются в языковую модель, и она формирует точный ответ на основе найденных фактов и с привязкой к источникам. Чаще всего RAG используют для корпоративных чат-ботов и помощников, поддержки сотрудников, клиентского сервиса, работы с ПО и аналитики текстовых отчетов. При этом технология не подходит для задач, где нужна 100% точность или сложные вычисления. 👉 Подробнее о RAG читайте в статье КОРУС Медиа, нашего блога о цифровых технологиях для бизнеса.