RAG / Enterprise AI / 2024
Корпоративный ассистент: поиск по документам, ответы с цитатами, разграничение прав и аудит.
Контекст
Enterprise RAG - внутренний ассистент для поиска знаний в корпоративных документах. Сотрудник задаёт вопрос обычным языком и получает краткий ответ со ссылками на конкретные фрагменты источников. Система рассчитана на документы разных подразделений и учитывает существующие права доступа.
В зоне ответственности
Бизнес-задача
Корпоративные материалы хранятся в разных системах, обновляются с разной частотой и могут содержать противоречивые версии. Ответ без источника нельзя считать надёжным, а общий индекс не должен открывать сотруднику документы, к которым у него нет доступа.
Подход
Мы разделили загрузку, нормализацию, индексирование и поиск на независимые этапы. Каждый фрагмент сохраняет связь с исходным документом и его правами. В ответ попадают только доступные пользователю материалы, а интерфейс показывает цитату и контекст, чтобы информацию можно было быстро проверить.
Продукт
Функции связаны в единый пользовательский сценарий и поддерживают основные рабочие процессы продукта.
Работа TeamATech
Спроектировали архитектуру знаний и пайплайн RAG, подготовили правила разбиения и обновления документов. Реализовали поиск, формирование ответов с цитатами и проверку прав до передачи контекста модели. Настроили оценку релевантности и сценарии, в которых ассистент должен честно сообщить об отсутствии ответа.
Итог
Сотрудники получают не просто сгенерированный текст, а проверяемый ответ с понятным источником. Поиск занимает меньше шагов, знания из разных систем становятся доступнее, а существующие ограничения доступа сохраняются на всём пути обработки запроса.
