Категории / RAG / базы знаний
RAG и корпоративные базы знаний
RAG (Retrieval-Augmented Generation) позволяет модели отвечать на вопросы по вашим документам — регламентам, базе поддержки, договорам — со ссылкой на конкретный источник. Это снижает риск галлюцинаций и экономит часы на поиске информации вручную.
Специалисты в этом направлении
Найдено: 1
Студия NeuroWorks
RAG и корпоративные базы знаний
Строим поиск по внутренним документам компании с RAG — базы знаний, ответы саппорта, юридическая экспертиза текстов.
От 150 000 ₽ за проект
★ 4.8 · 8 отзывов
Удалённо
Частые вопросы
Какие документы можно загрузить в RAG-систему?
Практически любые текстовые форматы: PDF, Word, вики-страницы, экспорт из Confluence или Notion. Специалист поможет подготовить и разметить корпус документов.
Модель может ошибиться и придумать ответ?
Риск ниже, чем у обычной модели без RAG, так как ответ строится на найденных фрагментах документов со ссылкой на источник — это можно проверить.
Подходит ли RAG для конфиденциальных данных?
Да, специалисты могут развернуть решение на закрытой инфраструктуре заказчика, без передачи документов во внешние сервисы.