корпоративный поиск.

Почему RAG не умеет в Excel

Треть нашей базы знаний лежит в выгрузках Excel, и на них ИИ-ассистент отвечает хуже всего. Разбираем, что теряется по дороге от ячейки до индекса.Вопрос, на который ассистент не отвечаетУ нас внутренний помощник по методологии. Он ищет по базе из нескольких сотен документов: регламенты в PDF, презентации, записки и примерно треть корпуса в Excel. Справочники категорий, прайс-листы, списки контрагентов. Всё это мы порезали на куски и сложили в векторный индекс, тридцать пять тысяч кусков.Сотрудник спрашивает: «Является ли Северянка нашим партнёром?»

продолжить чтение

Как мы научили ИИ читать корпоративные регламенты: от наивного RAG до измеримого pipeline

Почему корпоративный RAG - это не «загрузить документы в векторную базу»В любой большой компании есть люди, которым регулярно пишут:«А как у нас оформляется постоплата?»«Кто согласует риски в сделке?»«За сколько дней нужно оформить командировку?»

продолжить чтение

Как мы создали внутреннего ИИ-помощника на базе RAG и перестали искать ответы по корпоративной Wiki

Компании со временем накапливают тысячи страниц документации, и найти нужную информацию становится всё сложнее. Обычный поиск перестаёт справляться, сотрудники тратят время на навигацию по Wiki и повторяют одни и те же вопросы коллегам.Как решили эту проблему: когда большие языковые модели стали рабочим инструментом, мы объединили корпоративные знания с возможностями LLM. Так появился Юджин — AI-ассистент, который понимает смысл запроса, а не просто ищет совпадения по словам.

продолжить чтение

RAG в энтерпрайзе: почему демо работает, а прод нет

Представьте себе типичное совещание. Кто-то из руководства возвращается с конференции, садится напротив и говорит: «У них там бот по внутренней документации, надо себе такой же. До конца квартала».Через четыре месяца у тебя есть Pinecone, OpenAI API, две недели работы над парсингом PDF и чат-бот, который на демо отвечает на пять подобранных вопросов идеально. А на шестой, который задаст любой нормальный сотрудник, отвечает уверенным бредом.Дальше про то, что именно между этими двумя состояниями происходит. Но без «правильной архитектуры RAG», потому что такой не существует.

продолжить чтение

LLM без поиска — генератор галлюцинаций. Как мы с этим справились при создании поиска по интранету

продолжить чтение

ServiceNow расширяет возможности агентов искусственного интеллекта

ServiceNow считает, что агенты могут быть полезны во многих сферах деятельности предприятия. По мере того как компания улучшает свою агентскую платформу и делает новые приобретения, она планирует расширять использование агентов.

продолжить чтение