Умный помощник для корпоративного обучения: опыт внедрения RAG-системы в крупной компании

В этой статье мы детально разберем процесс создания корпоративной RAG-системы для поиска по обучающим материалам. Вы узнаете: • Какие эмбеддинг-модели лучше работают с русским языком и как оценивать их качество. • Как повысить точность поиска, комбинируя векторные и классические подходы (BM25+). • Практические приемы промпт-инжиниринга для улучшения качества ответов LLM. • Технические детали реализации расширения контекста и маршрутизации запросов между разными источниками. • Методы оценки качества работы RAG-системы в корпоративной среде. Статья будет особенно полезна разработчикам и техлидам, которые планируют внедрять подобные решения в своих компаниях.

https://habr.com/ru/companies/doubletapp/articles/886108/

#rag #корпоративное_обучение #llm #llmагент #llmприложения #интеграция_llm #чат_бот #умный_ассистент #langchain #нейронные_сети