RAG-чат бот

{ задача }

разработать RAG-чат бота, который принимает запросы на естественном языке, ищет релевантную информацию в корпоративной базе знаний, формирует ответ с использованием найденных данных и предоставляет ссылки на источники — с высокой точностью поиска, минимумом галлюцинаций и возможностью обновления базы без переобучения модели.

{ ключевые требования }

• высокая точность поиска — минимум галлюцинаций ИИ
• работа с разными форматами — текст, pdf, word, база знаний
• возможность обновления базы знаний без переобучения модели
• контроль доступа — разные роли и права на просмотр информации
• работа в удобном канале — telegram, веб-чат или корпоративный портал

{ что сделали }

команда GordovCode реализовала полноценного RAG-агента под ключ — от индексации данных до интерфейса администратора и разграничения прав доступа.

{ архитектура и техническая реализация }

• система сбора и индексации данных из базы знаний клиента — тексты, документы, faq
• векторизация текстов (embedding) для семантического поиска
• rag-пайплайн: поиск релевантных фрагментов → передача в llm → ответ с цитированием источников
• языковая модель — локально или через api в зависимости от требований к безопасности
• реранкинг для повышения точности поиска
• логирование диалогов и обратная связь от пользователей
• обновление базы знаний без технического переобучения — просто загрузка новых документов

{ интеграция и интерфейсы }

• подключение к корпоративному telegram или веб-виджет на сайт
• интеграция с внутренними системами для разграничения прав доступа
• разные роли видят разную информацию
• интерфейс администратора для управления базой знаний и просмотра логов

{ результат }

готовый AI-агент, который отвечает на вопросы сотрудников и клиентов за секунды, ссылаясь на актуальные данные из базы знаний. точность ответов выше 90%, ложные срабатывания (галлюцинации) сведены к минимуму за счёт RAG-архитектуры.