RAG в корпоративных продуктах: как использовать базы знаний в ИИ-сценариях?

Генерация связного текста — сильная сторона больших языковых моделей (LLM), но в бизнес-сценариях этого недостаточно. Компании ожидают от ИИ не только формулировок, но и точности, актуальности и прозрачности в использовании источников. Именно поэтому на смену универсальным моделям все чаще приходят решения на базе Retrieval-Augmented Generation (RAG). Такой подход дополняет языковые модели доступом к внутренним и внешним данным, превращая генерацию в инструмент, способный давать обоснованные и прикладные ответы.

IT-World рассказывает, как RAG меняет подход к работе с корпоративной информацией и почему компании больше не полагаются исключительно на «интеллект модели», а стремятся к контролируемой и точной генерации.

Что такое RAG и зачем он бизнесу

Классическая схема работы языковой модели достаточно простая: пользователь задает вопрос, а модель формирует ответ на основе внутренних знаний. В то время как большая языковая модель генерирует ответы на основе статичных знаний, полученных в ходе обучения, подход RAG позволяет дополнять ответ актуальной информацией из корпоративных баз данных или внешних источников, обеспечивая тем самым более релевантные и обоснованные ответы.

В архитектуре RAG добавляется промежуточный этап — этап поиска (retrieval). Такая концепция существенно расширяет возможности генерации, объединяя поиск и создание текста в едином процессе: перед генерацией ответа система осуществляет поиск во внешних и внутренних базах данных, извлекает релевантные документы, формирует из них контекст, а затем передает его вместе с запросом пользователя в языковую модель.

RAG является гибридной системой, которая сочетает актуальность и специфичность корпоративных данных с возможностями генеративного ИИ. Таким образом, если LLM опирается только на знания, зафиксированные при обучении, то RAG обеспечивает возможность динамически дополнять базы знаний необходимыми данными, что особенно важно для задач, требующих работы с постоянно обновляемой информацией.

Важно отметить, что LLM наиболее эффективно применяются в творческих задачах, не требующих строгой привязки к фактам, — например, при создании описаний товаров. Подобные сценарии уже активно реализуются на маркетплейсах и в сервисах размещения объявлений. В свою очередь, архитектура RAG ориентирована на решение информационно-поисковых задач, в которых требуется не просто сгенерировать текст, а предоставить содержательный и обоснованный ответ на основе существующих данных. В таких случаях система извлекает релевантную информацию из базы знаний и использует ее для формирования ответа, что обеспечивает высокую точность и соответствие исходному запросу.

Применение RAG-подхода позволяет существенно упростить доступ к корпоративным знаниям. Например, новый сотрудник компании может в свободной форме задать системе вопрос о внутренних процедурах и получить точный, основанный на документации ответ — без необходимости обращаться к коллегам. Юрист может оперативно найти релевантные правовые прецеденты в архиве дел. Специалисты технической поддержки могут автоматически формировать инструкции на основе базы знаний, тем самым ускоряя обработку типовых запросов.

Касательно развития данной концепции: сегодня RAG движется в сторону мультимодальности. Добавляются возможности для работы не только с текстами, но и с изображениями, сканами документов, голосовыми записями. Система может анализировать загруженный график или распознавать текст с фотографии договора. Другой важный тренд — специализированные решения для конкретных отраслей: в LegalTech RAG помогает ориентироваться в законодательных изменениях, в медицине — находить релевантные клинические случаи, хотя в этих сферах по-прежнему остаются открытыми этические вопросы.

Как работает RAG в корпоративном поиске

Современные RAG-системы далеко ушли от базовой схемы Naive RAG: «поиск —> дополнение контекстом —> генерация». В корпоративной среде все чаще применяется модульная архитектура, в которой каждый компонент отвечает за отдельный этап обработки и может быть адаптирован под конкретные задачи. Такой подход повышает гибкость системы, упрощает масштабирование и позволяет оптимизировать отдельные этапы обработки данных.

Модули могут включать предварительную обработку документов: структурирование и сегментацию информации, преобразование текстов в векторные представления, обработку пользовательских запросов, определение типа запроса и другие функции. Набор таких компонентов определяется задачами бизнеса и типами используемых данных.

Особую роль в процессе проектирования RAG-системы имеет retrieval-модуль — от точности поиска зависит релевантность ответа. На практике может применяться гибридный подход, который сочетает семантический и полнотекстовый поиск: это позволяет учитывать как текстовые формулировки, так и смысловую составляющую пользовательского запроса.

Довольно часто пользовательские запросы формулируются неясно или неполно. Для повышения точности поиска дополнительно может быть разработан модуль контекстного расширения, который с помощью LLM генерирует несколько альтернативных формулировок исходного запроса, тем самым улучшая качество контекста.

Интеграция с корпоративными системами

После разработки и отладки работы модулей ключевым становится вопрос интеграции RAG в существующую ИТ-инфраструктуру компании. Хотя эти системы поддерживают работу с различными источниками информации, на практике чаще всего требуется интеграция с корпоративными базами знаний, например, Confluence, с системами тикет-трекинга, СЭД, CRM и прочими.

Основное требование при интеграции — возможность извлекать данные и обеспечивать их регулярное обновление.

Основные проблемы и способы их решения

Одной из ключевых проблем при внедрении RAG в корпоративную среду остается низкое качество исходных данных. Дублирующиеся документы, устаревшая информация — все это значительно снижает точность поиска и релевантность ответов. Это особенно критично в сферах с высокой динамикой изменений, например в юриспруденции. В течение года в России публикуется порядка 700 федеральных законов. В свою очередь, индекс стабильности законодательства составляет около 70 дней — за это время могут быть приняты изменения, существенно влияющие на интерпретацию правовых норм. Без регулярного обновления индекса корпоративная база знаний теряет актуальность, что снижает качество результатов и повышает вероятность возникновения AI-галлюцинаций.

RAG может галлюцинировать даже при использовании внутренних данных. Причины — нехватка релевантной информации в базах знаний или устаревшие и низкокачественные данные, на которых обучалась модель.

Одним из эффективных решений является дообучение LLM на доменной выборке: такие модели демонстрируют более устойчивое поведение и реже генерируют ложные ответы. Дополнительно может применяться концепция TrustRAG, которая позволяет оценивать релевантность переданного контекста. Если информация недостаточно обоснована, система может отказаться от генерации на ее основе и использовать внутренние знания модели.

Производительность — еще один критически важный аспект при внедрении RAG-систем. Даже минимальная конфигурация системы для промышленного применения может требовать значительных вычислительных ресурсов. Объем необходимых графических процессоров (GPU) зависит от размеров используемой модели и интенсивности обращений. Зачастую расходы на инфраструктуру достигают сотни тысяч рублей в месяц. Компании, не располагающие необходимыми вычислительными ресурсами, нередко прибегают к использованию внешних API — как к LLM, размещенным на стороне провайдеров, так и к готовым RAG-решениям. Однако такой подход сопряжен с рядом рисков. Например, корпоративные данные передаются на сторонние серверы, что может нарушать требования информационной безопасности и политики конфиденциальности.

Безопасность и регулятивные требования

Работа с корпоративными данными требует особого подхода к вопросам безопасности. Один из базовых принципов — данные используются исключительно для выполнения поиска и не применяются в качестве обучающей выборки для моделей. Это правило закрепляется в контрактных соглашениях с заказчиками и является обязательным условием при работе с конфиденциальной информацией.

Дополнительно могут применяться более продвинутые методы защиты, такие как шифрование и обезличивание данных. В регулируемых отраслях: финансовом секторе, здравоохранении, государственном управлении, могут потребоваться дополнительные меры, включая сертификацию решений и соответствие отраслевым стандартам.

Отдельной задачей при внедрении RAG в корпоративную среду становится разграничение доступа. Не все сотрудники должны иметь доступ ко всем разделам базы знаний. Для решения этой задачи предусмотрена ролевая модель: каждому пользователю присваиваются права доступа и система ограничивает поиск в соответствии с этими правами. Таким образом, механизм авторизации становится неотъемлемой частью архитектуры — система должна точно определять, кто формулирует запрос, и предоставлять доступ только к разрешенным данным.

Оценка качества RAG

Оценка качества RAG-систем — более сложная задача, чем может показаться на первый взгляд. Автоматические метрики, такие как ROUGE или BLEU, сравнивают ответы модели с заранее подготовленными эталонными формулировками. Однако на практике такие метрики слабо отражают реальную ценность ответа для пользователя и часто не совпадают с экспертной оценкой его качества. Даже если эталонные ответы подготовлены экспертами, разные специалисты могут по-разному интерпретировать один и тот же вопрос, что делает оценку по формальным совпадениям ненадежной. Объективно измерить «похожесть» ответа в условиях вариативности формулировок крайне сложно.

Более надежную оценку качества обеспечивает участие экспертов или конечных пользователей. Они анализируют ответы с точки зрения точности, полноты и релевантности, а также отмечают, какая информация отсутствует или искажена. Такой подход требует больше времени и ресурсов, но позволяет получить более объективное представление о том, насколько правильно система выполняет поставленные задачи.

Оценка бизнес-эффекта от внедрения RAG

Возврат инвестиций (ROI) от внедрения RAG-систем целесообразно рассчитывать на основе бизнес-метрик, выраженных в денежном эквиваленте. Например, в технической поддержке — это снижение затрат на обработку обращений за счет автоматизации и ускорения поиска информации. В юридических или аналитических подразделениях — сокращение времени на подготовку документов и уменьшение нагрузки на сотрудников.

В отдельных функциях компании можно дополнительно отслеживать качественные показатели, такие как рост удовлетворенности сотрудников (например, через NPS) или повышение вовлеченности пользователей. Хотя подобные метрики не входят напрямую в расчет ROI, они помогают зафиксировать немонетарные эффекты от внедрения.

Ключевым условием успешной оценки эффективности является определение базовых значений целевых показателей до запуска системы и регулярный мониторинг их изменения после внедрения.

Рекомендации по внедрению

RAG — не универсальное решение, подходящее для любых задач. Внедрение следует начинать с четкого определения цели и понимания бизнес-проблемы, которую предполагается решить. Если задача заключается в автоматизации ответов на типовые вопросы сотрудников или клиентов, RAG может дать быстрый и устойчивый результат. В сценариях, требующих генерации креативного контента, лучше использовать классическую языковую модель без retrieval-компонента. Адаптация RAG-системы под конкретную предметную область происходит на двух уровнях:

1. Содержательное наполнение базы знаний релевантными документами.
   
2. Дообучение языковой модели на отраслевых или корпоративных данных.

Рекомендуется начинать внедрение с простых сценариев: FAQ для новых сотрудников, поиск релевантной документации, автоматизация простых бизнес-процессов. Эти кейсы позволят быстро получить первые результаты, выявить потенциальные ограничения и отладить архитектуру перед масштабированием на более сложные задачи.

Для небольших организаций RAG может оказаться избыточным из-за затрат на инфраструктуру и поддержку. Максимальный эффект от внедрения достигается в среде enterprise-клиентов, где имеются большие массивы документов, высокий объем запросов и необходимость интеграции с различными внутренними системами.

Ключевое условие стабильной и актуальной работы RAG — регулярное обновление данных. Даже самая современная языковая модель теряет эффективность, если опирается на устаревшую или нерелевантную информацию. Частота обновления может варьироваться в зависимости от отрасли, но должна быть зафиксирована как часть процессов сопровождения системы.

Вывод

Успех внедрения RAG зависит от трех ключевых факторов: корректной постановки бизнес-проблемы, качества данных и архитектурной реализации системы. Важно начать с четкого понимания задачи, которую должна решать система, и заранее определить метрики ее эффективности. Следующим шагом становится формирование содержательной, структурированной базы знаний и организация регулярного обновления информации. По мере развития решения все большее значение приобретают архитектурные аспекты: масштабируемость, производительность, безопасность и интеграция с внутренними платформами. Недостаточное внимание к одному из этих элементов может привести к снижению эффективности системы в долгосрочной перспективе.

RAG имеет все шансы стать стандартом в корпоративных ИИ-решениях не за счет технологической новизны, а благодаря способности решать конкретные, прикладные бизнес-проблемы. Подобные системы позволяют извлекать ценность из внутренних знаний компании и превращать их в устойчивое конкурентное преимущество.