Кейсы применения RAG в IT и телекоме
В сфере IT и телекоммуникаций RAG применяется для поддержки пользователей, автоматизации аналитики и повышения эффективности внутренних сервисов. Эта технология помогает с различными бизнес-задачами отрасли от поиска информации в корпоративных базах данных до формирования SQL-запросов.
Linkedin | Автоматизация техподдержки пользователей
LinkedIn внедрил комбинированное решение на основе RAG и графа знаний для обработки обращений в службу поддержки. Система не просто ищет похожие обращения среди прошлых тикетов, а выстраивает связи между ними, формируя полноценный граф знаний на основе всех обращений пользователей. Когда поступает новый запрос, ИИ анализирует его и выбирает релевантные фрагменты из графа, чтобы сформировать точный и аргументированный ответ.
Благодаря этому удалось избавиться от разрозненности данных, повысить качество поиска и сократить время обработки запросов. За шесть месяцев внедрения медианное время решения одного обращения сократилось на 28%.
Pinterest | Автоматическое создание SQL-запросов
Pinterest упростил работу аналитиков, внедрив RAG для автоматического формирования SQL-запросов. Ранее сотрудники должны были сами выбирать, с какими таблицами работать. Это часто приводило к ошибкам и трате времени на поиск.
Теперь система автоматически находит подходящие таблицы. Описания всех таблиц преобразуются в векторный индекс, а запрос пользователя анализируется и сопоставляется с этим индексом. Затем ИИ подбирает нужные данные и помогает сформировать корректный SQL-запрос буквально за несколько секунд. Это позволило снизить порог входа для новых сотрудников, ускорить аналитику и сделать работу с корпоративными данными более удобной.
HubSpot | Поддержка пользователей внутри продукта
В HubSpot технологии RAG интегрированы в чат-бот поддержки и виджет помощи внутри приложения. Вместо того чтобы самостоятельно искать нужные ответы в обширной базе HubSpot Academy, пользователь получает автоматический ответ на свой запрос. Система извлекает актуальные ответы из 700+ часов образовательного контента академии и выдает точные, релевантные подсказки прямо в момент обращения. Это не только значительно повышает качество поддержки и ускоряет поиск информации, но и помогает развивать self-service, позволяя сэкономить время и ресурсы команды клиентского сервиса.
Этот материал — часть исследования Haiku о RAG. Полное исследование доступно для чтения.
Если вы хотите обсудить внедрение RAG в вашей компании, напишите на почту sergey.ershov@haiku.dev или в телеграм @Ershovsa.