🎯 Главная ошибка при внедрении корпоративного ИИ — начинать с выбора модели.

📊 На практике качество ответов ИИ-агента на 80% зависит от данных. Даже мощная LLM будет ошибаться, если база знаний не подготовлена.

Что важно для качественного RAG (обработки данных корпоративным ИИ):
✅ Собрать все корпоративные знания в единую базу, очистить и структурировать данные.
✅ Правильно разделить документы на смысловые фрагменты (чанки).
✅ Использовать гибридный поиск: по ключевым словам и по смыслу.
✅ Добавить дополнительное ранжирование результатов поиска.
✅ Регулярно оценивать качество ответов ИИ-агента.

📄 Более подробно о тонкостях реализации перечисленных шагов читайте в «Коммерческом обосновании внедрения корпоративного ИИ» от экспертов Comindware.