Мы внедрили RAG
Вчера мы рассказали про подходящие ИИ-модели для RAG. Сегодня делимся подробным чек-листом — что нужно проверить на каждом этапе внедрения.
RAG-системы значительно упрощают поиск нужной информации по базе знаний компаний. Они же сокращают время на обработку запросов, сохраняют конфиденциальность внутренних данных компании и уменьшают риск «выдуманных ответов». Алгоритм простой: нейросеть получает запрос и отвечает на основе загруженных регламентов и документов.
Что нужно для внедрения RAG? Конечно, подходящие ИИ-модели:
🔹 Модели встраивания (Embedding models)
Отвечают за поиск, а конкретнее — переводят текст (вопросы пользователя и документы из базы знаний) в числовые векторы.
🔹 Переранжировщики (Reranker models)
Уточняют результаты поиска. Они анализируют найденные фрагменты и сортируют их по степени релевантности для языковой модели.
🔹 Большие языковые модели (LLM)
Отвечают за генерацию. Получают от пользователя вопрос вместе с найденным контекстом и формируют связный ответ.
Все классы уже доступны в нашем каталоге ИИ-моделей. Веб-интерфейс позволяет отправлять RAG-контекст в любые подключенные языковые модели: локальные (через Ollama/vLLM) или облачные (OpenAI, Anthropic, Mistral).
Разверните свою за пару кликов ➡️