Что подготовить
- актуальный корпус и владельцы документов
- вопросы с эталонными источниками
- матрица доступа, правила обновления и удаления
Данные / корпоративные знания
Корпоративные базы знаний и RAG-ассистенты
Разрабатываем поиск и AI-ассистентов по документам компании. Настраиваем источники, версии, права доступа, ссылки на основания и проверку качества ответов.
Обсудить задачу С чего начнём ↓IT WHITE / Данные / корпоративные знанияСХЕМА РЕШЕНИЯ
ИСТОЧНИК
Регламент
Действующая версия
↳
Ответ с основанием
Права доступа · ссылка на источник
Ответ можно проверить по источнику.
+КОГДА ЭТО НУЖНО
Ответ можно проверить по источнику.
Ответ есть в инструкции, но сотрудник не знает в какой версии. Поиск возвращает похожие файлы, а AI без корпоративного контекста может предложить неподтверждённое решение.
Для когоСлужбы поддержки, инженеры и профессиональные команды, которым нужно находить ответы в большом корпусе внутренних документов.
+ВОЗМОЖНЫЙ ПЕРВЫЙ ЭТАП
Ответы по документам одной команды.
Начинаем с актуального корпуса и набора рабочих вопросов. Настраиваем поиск, проверяем основания ответов и доступы разных ролей.
Границы этапаРезультат — поиск и ответ. Изменение CRM-записей, документов и прав требует отдельного сценария действий.
Реестр документов, версий, владельцев и читателей
Поиск и ответы с проверяемыми фрагментами источников
Набор вопросов для приёмки и порядок обновления базы
УСЛОВНЫЙ СЦЕНАРИЙ
Сотрудник уточняет порядок согласования
Пример логики первого этапа. Конкретные системы и правила определяем при разборе вашей задачи.
Вход
Пользователь спрашивает, кто согласует нестандартные условия договора.
Действие
Поиск отбирает доступный действующий регламент и показывает нужный фрагмент.
Результат
Ответ содержит порядок действий, название и версию документа, ссылку для проверки.
Если что-то пошло не так
При противоречии документов или отсутствии основания система направляет вопрос владельцу знаний. Закрытые источники не попадают в ответ.
+ДО НАЧАЛА РАБОТЫ
Согласуем входные данные.
И проверку результата.
Как принимаем работу
- набор вопросов проверен по полноте поиска и обоснованности ответов
- закрытые документы не попадают в контекст чужой роли
- отзыв доступа, новая версия и удаление источника проходят повторную проверку
Когда стоит начинать — и какие есть ограничения
RAG подходит для вопросов, ответ на которые нужно собрать из актуальных документов. Нужны владельцы источников и возможность проверить ответ по фрагменту оригинала.
Если сведения не зафиксированы или документы противоречат друг другу, сначала упорядочиваем знания. Для точного поиска по короткому справочнику генеративная модель может не потребоваться.
Ссылка на документ не гарантирует точность. Поиск и содержание ответа оцениваются отдельно; отсутствие основания и противоречия направляются владельцу знаний.
ВЫБОР НАПРАВЛЕНИЯ
Какой результат вам нужен?
Начните с задачи команды. Поиск знаний и действия агента могут работать вместе, но принимаются по разным критериям.
- Направление
Выбрать способ автоматизации
Пока непонятно, где нужен AI
Сравнение правила, поиска и модели на одной задаче
- Направление
Выполнять действия по обращению
Контекст понятен, следующий шаг делают вручную
Агент с разрешёнными инструментами и передачей человеку
- Вы здесь
Находить ответ в документах
Команда долго ищет действующий регламент
Ответ с источником, версией и учётом доступа
Можно загрузить все документы сразу?
Сначала выделяем актуальный корпус с владельцами и понятными правами. Дубли, устаревшие версии и неизвестные разрешения делают ответ непроверяемым.
Ссылка гарантирует правильность ответа?
Нет. Отдельно проверяем, найден ли нужный документ и следует ли ответ из его содержания. Источники помогают человеку оценить основание.
Как не показать закрытый документ?
Права применяются до передачи фрагментов модели. Проверяем роли, отзыв доступа и удаление из индекса на отдельных сценариях.
Когда RAG не нужен?
Если задача закрывается структурированным фильтром или небольшой справочной страницей. Механизм выбираем после проверки реальных вопросов сотрудников.
ПЕРЕД НАЧАЛОМ ПРОЕКТА
Корпоративная база знаний с AI: как устроить RAG
Как построить RAG-поиск по документам компании: версии, права, ссылки на источники, проверка ответов и актуальность базы знаний.