Три сказа о построении RAG: От выбора модели до форматирования базы знаний

info@vsetut.pro

Стать автором

Вернуться

05.09.2025 10:06:48 | Хабр

Хабы: Блог компании ВкусВилл, Искусственный интеллект, Машинное обучение, Big Data, Системы связи

Привет! Меня зовут Александр Золотых, уже два года я работаю во ВкусВилле разработчиком ИИ-решений. В этой статье хочу рассказать, как мы сделали карманного консультанта по клиентократии — и зачем вообще он понадобился.

ВкусВилл работает по клиентократии — модели управления, которую развивает и распространяет система управления Beyond Taylor. Основная особенность клиентократии — фокус на клиенте, когда все процессы компании выстраиваются для удовлетворения его потребности. Модель инновационная: погружаешься, и возникает множество вопросов. Конечно, лучше спросить и узнать, чем не спросить и не узнать, но не всем и не всегда это просто. Значит, нужно снижать порог входа и сделать описание модели ближе к изучающему.

Именно из этого понимания у нашей команды и появилась идея карманного консультанта — инструмента, который готов отвечать на все «глупые» и каверзные вопросы. Мы поделились замыслом с коллегами из Beyond Taylor, получили их поддержку и приступили к реализации. Так родилась наша первая задача с тем, что сейчас называется RAG (Retrieval-Augmented Generation).

Конечно, есть готовые решения (Notebook LM, Нейроэксперт), но они имеют несколько минусов:

Подробнее