Контур данных
Подключение источников, очистка, разбиение, метаданные и управляемое обновление индекса.
Создаём RAG-системы, которые находят релевантные фрагменты внутренних документов, учитывают права доступа и показывают источники вместе с ответом.
Сотрудники тратят время на поиск в документах и базах знаний
Ответ должен содержать ссылку на первичный источник
Документы регулярно обновляются и имеют разные уровни доступа
Нужна единая точка поиска по нескольким корпоративным системам
Подключение источников, очистка, разбиение, метаданные и управляемое обновление индекса.
Комбинация полнотекстового, векторного и гибридного поиска с переранжированием результатов.
Фильтрация результатов по ролям и правам пользователя до передачи контекста модели.
Набор контрольных вопросов, метрики поиска и ответа, журнал ошибок и регресс-тесты.
Определяем источники, форматы, владельцев данных, частоту обновления и правила доступа.
Собираем реальные вопросы и эталонные источники вместе с профильными специалистами.
Проверяем стратегии разбиения, embeddings, retrieval и reranking на выбранном наборе.
Настраиваем формат ответа, цитирование, отказ при недостатке данных и защитные правила.
Подключаем интерфейс, авторизацию, мониторинг и регламент обновления знаний.
Он снижает риск и делает ответ проверяемым, но не гарантирует абсолютную точность. Поэтому нужны цитаты, пороги уверенности, отказ от ответа и регулярная оценка качества.
Частота обновления задаётся требованиями: от событийной загрузки до плановой индексации. Мы фиксируем её вместе с владельцами источников.
Да. Права должны применяться на этапе поиска, чтобы пользователь и модель не получили фрагменты недоступных документов.
На первой встрече разберём сценарий, ограничения и реалистичный путь к проверяемому прототипу.
Обсудить задачу ↗