Три заветных слова для бизнеса 👇 Мы внедрили RAG 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 ➡ slc.tl/df68n