RAG: чтобы ИИ отвечал по вашим документам

Универсальная языковая модель вроде Llama или GPT прочитала весь публичный интернет, но никогда не видела ваши счета, договоры и внутреннюю базу знаний. Retrieval-augmented generation (RAG) решает это: в момент запроса модель получает нужные фрагменты из ваших собственных документов, поэтому ответ опирается на знания вашей компании и может указать источник.

Проблема: обычная модель не знает ваш бизнес

Спросите стандартную модель, кто подписал конкретный договор, что говорит ваша политика возврата или какой поставщик отправил заказ, и она либо откажется, либо придумает ответ. Этих знаний просто нет в весах модели. Переобучать всю модель на ваших файлах долго и дорого, и она устаревает в момент изменения документа.

Почему RAG лучше дообучения для корпоративных знаний

Дообучение (fine-tuning) встраивает информацию в саму модель. RAG хранит ваши документы в отдельном индексе, из которого модель читает по запросу. Для внутренних знаний это выигрывает по трем пунктам:

• Дешевле. Не нужны прогоны обучения на GPU; вы только строите индекс и делаете по нему поиск.
• Всегда актуально. Добавьте или измените документ, и он сразу доступен для поиска без переобучения.
• Прозрачно. Каждый ответ может указать на конкретный файл и фрагмент, который использовался, чтобы сотрудник мог его проверить.

Как RAG работает в четыре шага

• 1. Разбиение. Каждый документ делится на небольшие фрагменты по несколько сотен слов.
• 2. Эмбеддинги. Модель эмбеддингов превращает каждый фрагмент в вектор, набор чисел, отражающий его смысл.
• 3. Хранение. Векторы попадают в векторную базу данных, например Qdrant или pgvector.
• 4. Поиск и ответ. В момент запроса система находит фрагменты, ближайшие по смыслу к вопросу, передает их LLM как контекст, и модель пишет ответ со ссылками на источник.

Ваши документы никогда не покидают ваш сервер

Это особенно важно для бизнеса под действием GDPR и NIS2. В приватной конфигурации LLM, модель эмбеддингов и векторный индекс работают на вашем собственном оборудовании в нашем дата-центре в Риге. Ваши договоры и счета никогда не отправляются в публичный API, не используются для обучения чужой модели и никогда не покидают юрисдикцию ЕС. Вы полностью контролируете, кто и какие документы может запрашивать.

Что можно индексировать и как поддерживать актуальность

RAG можно подключить к системам, которые вы уже используете: SharePoint, сетевые файловые ресурсы и внутренние вики. Ночная переиндексация подхватывает новые и измененные файлы, поэтому ассистент отвечает по сегодняшним документам, а не по прошлогодним. Мы настраиваем размер фрагментов, параметры поиска и правила доступа под ваш контент.

Разверните RAG на своем AI-сервере

Чтобы RAG работал хорошо, LLM, эмбеддинги и векторное хранилище нужно согласовать с вашими документами и требованиями приватности. Мы строим и обслуживаем весь конвейер на приватном AI-сервере в нашем дата-центре в Риге: GPU-оборудование, стек поиска и ночная переиндексация, чтобы ваша команда получала обоснованные ответы со ссылками на источник, и ни один документ не покидал ваш контроль. Свяжитесь с нами, чтобы подготовить решение под ваши данные.