AIKIT SOLUTIONS
RAG-системы и AI-базы знаний
Система знаний — это индекс ваших документов, поиск нужного фрагмента, ссылка на источник и отказ отвечать, если файлы утверждение не подтверждают.
Что это за услуга
RAG здесь: загрузка PDF и документов, нарезка, эмбеддинги, векторный поиск и при необходимости короткий ответ по найденному.
Тот же индекс может обслуживать поиск по базе знаний или ассистента по документам. Контроль доступа нужен в рабочей версии, а не «потом».
Какие задачи закрывает
Поиск по словам, который не находит абзац, потому что вопрос сформулирован иначе.
Ответы чата без файла за ними и устаревший индекс после обновления handbook.
Поиск по словам и семантический поиск
Обычный поиск по словам ловит точные совпадения: артикул, код ошибки, имя.
Семантический / векторный поиск ловит смысл. «Сколько можно на возврат?» может найти раздел про срок возврата, даже если этих слов в запросе нет.
Что входит в услугу
- Поиск по документам
- Эмбеддинги
- Векторный поиск
- Семантический поиск
- Ссылки на источники
- Внутренние базы знаний
- PDF и документация
- Работа с уровнем уверенности модели
- Передача оператору
- Знания с контролем доступа
Типовые сценарии
- Вопросы и ответы по внутреннему handbook
- Поиск политики со ссылками на источники
- Поиск по смешанному набору файлов
- Переиндексация после релиза документации
Как устроено решение
Файлы загружаются и режутся. Фрагмент получает эмбеддинг. Вопрос тоже. Возвращаются ближайшие фрагменты.
Ассистент может кратко пересказать их и обязан показать источник. Низкая близость или нет прав — нет ответа или передача оператору.
Ассистенты на индексе — AI Assistants. DEMO: Smart Document Search и AI Customer Support.
Когда это имеет смысл
Имеет смысл, когда ответы уже есть в документах. Бессмысленно, если источника правды нет.
FAQ
Это поиск, чат-бот или и то и другое?
Один индекс документов может обслуживать и строку поиска с фрагментами, и ассистента, который кратко отвечает со ссылками на источники. Интерфейс выбираете вы, слой поиска общий. Демонстрации на сайте показывают оба варианта на условных файлах.
Как работать с закрытыми документами?
В рабочей версии можно ограничить доступ по пользователю или роли, чтобы человек видел только то, что ему разрешено. Авторизация и журнал входят в такое решение. Демонстрации к закрытым хранилищам не подключены.
Нужен ли еще поиск по точному совпадению?
Для точных значений — например, номеров заказов, артикулов или идентификаторов — лучше использовать точный поиск или фильтры. Семантический поиск учитывает смысл запроса и помогает находить релевантную информацию даже при разных формулировках. Практичный вариант — гибрид: точный поиск для кодов и названий, семантический — для смысла.
Как обновления документов попадают в индекс?
Измененные файлы можно заново загрузить, заменить фрагменты и удалить устаревшие векторы по расписанию или при публикации. Индекс без обновления будет отвечать по прошлому PDF. Задача обновления — часть рабочей системы знаний, а не «потом».
Зачем показывать источники?
По ним человек проверяет фрагмент и видит, когда поиск ничего полезного не нашел. Так проще оценивать качество до запуска. Тексту без источника сложнее доверять.
Что означает уровень уверенности модели?
Это порог, который вы настраиваете, а не юридическая вероятность. При слабом совпадении можно не отвечать или передать вопрос человеку. Порог — правило продукта, а не гарантия, что модель «уверена».