Post #163
674
🧠 Agentic RAG в Джарве: «умный» агент, который ищет нужную информацию внутри проектов
Классический RAG часто ломается на формулировке запроса. В реальных чатах пишут: «уточни», «а по цифрам?», «почему так?» — и поиск возвращает «шум», потому что таких фраз в базе знаний нет.
Мы внедрили RAG-агента, чтобы эффективность работы с сотнями документов в проектах была максимально эффективной.
Agentic RAG — это подход, в котором AI-агент использует RAG не как «поиск по документам», а как инструмент доступа к знаниям: он сам планирует шаги, декомпозирует запрос и делает несколько попыток поиска.
Как это выглядит
1. Агент читает контекст диалога
2. Понимает, что именно нужно уточнить в проекте
3. Генерирует 3–15 уточнённых поисковых запросов
4. Собирает ответ из нескольких источников и проверяет себя
Было/стало
❌ «Уточни по марже» → один запрос → мусор/0 результатов
✅ «Уточни по марже» → запросы: «маржинальность Q3», «отчет прибыльность август», «драйверы изменения маржи» → нормальная сводка с источниками
Почему это особенно полезно в больших проектах
— меньше ручного «промпт-инжиниринга» для пользователей
— выше precision: агент сам «переводит» человеческий язык в язык поиска
— меньше галлюцинаций: проще найти факты, чем додумать
— меньше расход на нейросеть
Уже работает во всех проектах, попробовать можно здесь — chat.jarv.tech
Классический RAG часто ломается на формулировке запроса. В реальных чатах пишут: «уточни», «а по цифрам?», «почему так?» — и поиск возвращает «шум», потому что таких фраз в базе знаний нет.
Мы внедрили RAG-агента, чтобы эффективность работы с сотнями документов в проектах была максимально эффективной.
Agentic RAG — это подход, в котором AI-агент использует RAG не как «поиск по документам», а как инструмент доступа к знаниям: он сам планирует шаги, декомпозирует запрос и делает несколько попыток поиска.
Как это выглядит
1. Агент читает контекст диалога
2. Понимает, что именно нужно уточнить в проекте
3. Генерирует 3–15 уточнённых поисковых запросов
4. Собирает ответ из нескольких источников и проверяет себя
Было/стало
❌ «Уточни по марже» → один запрос → мусор/0 результатов
✅ «Уточни по марже» → запросы: «маржинальность Q3», «отчет прибыльность август», «драйверы изменения маржи» → нормальная сводка с источниками
Почему это особенно полезно в больших проектах
— меньше ручного «промпт-инжиниринга» для пользователей
— выше precision: агент сам «переводит» человеческий язык в язык поиска
— меньше галлюцинаций: проще найти факты, чем додумать
— меньше расход на нейросеть
Уже работает во всех проектах, попробовать можно здесь — chat.jarv.tech
- 🔥 6
- 🎉 4
- 🤓 2
