Как мы спасаем AI-проекты от провала: RAG — основа эффективного внедрения
- Почему AI без Базы Знаний не будет работать
- Как выглядит умная база знаний в реальном бизнесе
- Что мы сделали: 1000+ документов, Notion, роли, безопасность
- Как на этом фундаменте запускаются AI-агенты и автоматизация
Если у компании нет единой базы знаний, на которую опирается AI, то он превращается в бесполезную технологию.
Он будет галлюцинировать, ошибаться, противоречить себе, давать разные ответы, не связанные с реальным контекстом вашего бизнеса.
Именно поэтому в проекте для крупной сети ресторанов (10+ заведений и 15 лет истории) мы начали не с AI-агентов, не с чат-ботов и не с автоматизации процессов.
Мы начали с создания корпоративной RAG-инфраструктуры — умной базы знаний, которая объединила более 1000 страниц документов, собранных за 15 лет работы сети ресторанов.
Это меню, технологические карты, стандарты, регламенты, обучение персонала, винные карты, внутренние гайды — всё, что копилось годами в разных форматах.
Система стала «мозгом» всех будущих AI-продуктов, единым источником фактов и фундаментом для всей AI-трансформации компании.
Что такое RAG и почему без него нет смысла делать AI-проекты
Представьте, что вы нанимаете человека, который очень эрудирован, буквально знает весь интернет, но ничего не знает про вашу компанию и специфику. Доверите ли вы ему работу или начнете с того, чтобы погрузить в ваш контекст?Архитектура RAG
Вот с AI аналогично, прежде чем получить какие то результаты, нам нужно сделать так, чтобы AI-агент знал специфику вашей компании.
Для того, чтобы обучить этой специфике, часто используют векторизированную базу знаний (RAG), иногда в связке с классической (например, Postgre).
Соответственно, чтобы любой ваш AI-продукт знал про вашу компанию, ему надо показать множество данных, на основании которых, AI будет выполнять то, что вы просите, будь то тексты, автоматизация продаж, различные чат-боты, да что угодно.
База знаний позволяет любой AI-системе не «придумывать» ответы, а опираться на документальные знания компании и уже обеспечивать процесс выполнения поставленной ей задачи.
Проще говоря:
AI = генерация.
RAG = достоверность.
Именно RAG превращает AI в инструмент, которому можно доверять.
Почему это критично для бизнеса?
- Все агенты работают на едином источнике знаний, а не на разных кусках информации.
- Ответы всегда опираются на реальные документы, а не на догадки модели.
- Компания контролирует, что знает AI, и обновляет знания без разработчиков.
В нашем проекте мы построили систему, где все AI-сервисы питаются одной общей базой, связанной с Notion, заказчик может изменять документы, дополнять их информацией, которая автоматически загрузится в мозги базы знаний. Возможности безграничны, приведем пару примеров, что можно реализовать на основе умной базы знаний: Отвечает на вопросы по стандартам, обновлениям, операционным процедурам. Работает на одном Qdrant-слое, знает меню, позиции, рекомендации. Новичок узнаёт всё из базы знаний — без ручного обучения, с персонализированным треком погружения в процессы компании. Создание документов, чек-листов, инструкций на базе корпоративных данных. Telegram, Web, CRM, касса, приложение для гостей — все используют одну память. Один из принципов нашей работы — минимальная нагрузка на операционный ресурс заказчика, мы не просили ТЗ, не требовали от бизнеса писать документацию, собирать ее в нужном нам формате, так как это превратило бы работу в операционный ад. Мы сами: Заказчик получает структурированную корпоративную память, не потратив ни огромного количества ресурсов на подготовку к AI-трансформации. Менеджер внес новую информацию в Notion = информация автоматом оказывается во всех AI-продуктах. Была реализована архитектура ролевой сегментации, где каждая роль имеет собственные коллекции и ключи. Сотрудники получают ответы за секунды — с точными цитатами, при чем только ту информацию, которая доступна именно его роли в его ресторане. Если информация конфиденциальна, сообщение от Telegram-бота получает специальную пометку, чтобы юзер обратил на это внимание. Система включает в себя панель администратора, где менеджер может управлять разграничением доступов: к какой странице в ноушен у какого типа юзеров будет доступ, выдавать/удалять новые роли и приглашения в систему для сотрудников, а также видеть логи, с запросами, которые отправляли пользователи в поисковик Так как база знаний создана для того, чтобы стать универсальным ядром для всех будущих AI-решений, мы реализовали архитектуру таким образом, чтобы все будущие AI-продукты могли к ней подключаться по API Безопасность — это основа архитектуры, не будем раскрывать всех секретов и базовых практик, ниже опишу несколько особенностей. Мы построили изолированные базы данных: То есть официант физически не может получить доступ к данным управляющего — даже если захочет, его база данных, которая отвечает за ответы официантам просто не хранит информацию, которая относится к управляющему. Большинство AI-проектов ломаются не на моделях — а на данных. Когда компания пытается строить AI без единой умной базы знаний, система начинает противоречить себе, устаревать и требовать постоянных доработок. Единая корпоративная память решает это раз и навсегда. Это фундамент, который позволяет строить решения, которые не разрушаются со временем. *** И это лишь один из наших кейсов по работе с ИИ и внедрению IT-решений. В Telegram-канале я рассказываю, с чего начать построение IT-отдела в компании. Сохраните мой контакт — на случай, если захотите применить ИИ или другие IT-решения у себя. Telegram-канал: https://t.me/egormklive *** Почитать еще:
Что компания может построить на этом фундаменте?
AI-помощник управляющего
AI-метрдотель
AI-онбординг сотрудников
Автоматизация внутренних процессов
Агенты, которые запускаются на любом языке и в любом интерфейсе
Как мы работали: структура, которая избавляет заказчика от боли
Результат
Как выглядит такая система изнутри
Автообновление из Notion
Разбивка по ролям и строгая безопасность
Поисковик по базе через Telegram
Админ-панель
Универсальный слой для всех будущих AI-агентов
Очевидный вопрос, а что же с безопасностью данных?
Итоги