Но качество ответа зависит от того, с какими корпоративными знаниями работает поиск. Если в источниках одновременно хранятся разные версии документа, система может найти несколько подходящих фрагментов. При работе с RAG актуальность документов приходится учитывать отдельно через версии, даты, статусы и обновление поискового индекса.
Похожая история с дублями и плохо подготовленными документами. Российская практика корпоративных RAG-проектов показывает, что такие проблемы обнаруживаются уже при разборе базы знаний и напрямую отражаются на качестве поиска.
Поэтому перед запуском AI-поиска для HR-процессов стоит проверить сами источники и то, как они обновляются.
➡️В карточках разобрали четыре зоны, на которые стоит обратить внимание.