RAG в корпоративных продуктах: как это работает и зачем нужно бизнесу

Руководитель отдела разработки искусственного интеллекта Embedika, Валерия Басова, рассказала в IT World о технологии Retrieval-Augmented Generation (RAG) и её роли в корпоративных решениях на базе ИИ.

Статья объясняет, почему RAG — это реальный инструмент для бизнеса:
✅ RAG — это гибридный подход в ИИ, сочетающий поиск в базах знаний с генерацией ответов, чтобы предоставлять пользователю наиболее точные и актуальные данные.
✅ Главное преимущество — контроль. В отличие от «чёрного ящика» обычных LLM, RAG позволяет видеть, на каких документах основан ответ, и управлять доступом.
✅ Внедрение требует подготовки. Важно качество данных, интеграция с корпоративными системами (CRM, Confluence, СЭД) и адаптация модели под специфику бизнеса.
✅ ROI от внедрения рассчитывается не только в деньгах. Экономия времени сотрудников, снижение ошибок и рост качества обслуживания такие же важные метрики.
✅ Стартовать применение технологии лучше с простых сценариев: FAQ, поиск документации, поддержка юристов и техподдержки.

🔗 Читайте полную статью на сайте IT World

Какие мероприятия стоит посетить в июле, если вы интересуетесь ИИ:

◽️ Цифровая трансформация промышленности: технологии, инвестиции и кооперация в эпоху новых вызовов
🗓 09.07
📌 Екатеринбург, «Екатеринбург-ЭКСПО» (в рамках «ИННОПРОМ-2025»)
На мероприятии обсудят технологий для промышленности, баланса инвестиций в ИИ и развития персонала, а также кооперации бизнеса и разработчиков в условиях импортозамещения.

◽️ Нейро MBA: Как руководителю принимать решения в эпоху ИИ
🗓 16.07
📌 Москва, Radisson Славянская
Практики разберут работающие ИИ-решения. Участники получат доступ к закрытому клубу с кейсами, промптами и разборами инструментов.

◽️ BI, AI or DIE: Как аналитику выжить в схватке с искусственным интеллектом и санкциями
🗓 16.07
📌 Москва, Radisson Славянская
Анализ изменений на рынке BI, кейсы внедрения ИИ в отчёты, воркшопы по инструментам и неформальное афтепати с квизом.

◽️ Turbo ML Conf
🗓 19.07
📌 Москва
Тренды ML и LLM, разбор AI-продуктов от Сбера, Яндекса, VK и других. Новый поток про LLM Applications & Copilots для разработчиков агентных систем.

◽️ Тимлид & ИИ: как управлять командой в эпоху нейросетей
🗓 31.07
📌 Онлайн
На митапе обсудят новые навыков для руководителей и задачи, которые можно делегировать ИИ, а также изменения в управлении командами.

ИИ уже давно вышел за рамки генерации текстов и картинок. Сегодня это рабочий инструмент, который помогает сделать жизнь проще, а бизнес быстрее — от автоматизации рутины до анализа больших массивов данных.

Вот почему появился канал Time2Future | ИИ Медиа
Здесь разбирают реальные кейсы применения ИИ, но не на уровне теории, а через проверенные инструменты и методики.

В канале делятся тем, что сами проверили и используют:
👉 Как автоматизировать рутину с помощью ИИ
👉 Как выбрать из десятков генераторов тот, что реально работает
👉 Как улучшить тексты, маркетинг и даже сон (да, есть ИИ и для этого)

Авторы регулярно публикуют сравнения, подборки, короткие и понятные объяснения, а недавно запустили каталог ИИ-сервисов — чтобы не теряться в бесконечном списке инструментов.

Подписывайтесь, если рассматриваете ИИ как инструмент для конкретных задач, а не только как тренд.
Time2Future | ИИ Медиа — это про технологии, которые работают на вас.

Как отмечают аналитики, наибольший эффект достигается при автоматизации обработки документов, рутинного анализа данных и работы с клиентскими запросами. При этом 75% организаций отмечают, что ИИ-инструменты не только сокращают временные затраты, но и повышают точность принимаемых решений.

#цифрадня

ИИ и OCR: куда движутся технологии распознавания текста

Технологии оптического распознавания текста (OCR) используются для решения многих задач — от сканирования документов до автоматизации бизнес-процессов. Но с развитием ИИ эти системы становятся ещё умнее, точнее и автономнее.

📌 Главные тренды в развитии OCR

1️⃣ От OCR к ICR — интеллектуальному распознаванию
Современные системы не просто оцифровывают текст, а анализируют его смысл. ICR (Intelligent Character Recognition) способен:
➖ распознавать рукописный текст, даже неразборчивый;
➖ восстанавливать выцветшие или поврежденные документы (архивы, старые книги);
➖ предлагать наиболее релевантный вариант текста, учитывая контекст.

2️⃣ Как ИИ убирает человека из процесса распознавания
Даже лучшие OCR-сервисы сегодня дают 99,9% точности только с проверкой человеком. Но с появлением LLM (Large Language Models) ситуация меняется. ИИ уже учится предсказывать текст на основе контекста, снижая ошибки, а автоматизация становится полной — без ручной верификации.

3️⃣ Спрос на сложные сценарии
Бизнесу нужно не просто распознавать текст, а извлекать данные из любых источников: архивов и библиотек, исторических документов, юридических бумаг и паспортов, таблиц, схем и PD со сложной структурой.

📌 Что дальше?
OCR с ИИ перестаёт быть просто инструментом оцифровки — теперь это интеллектуальные системы для анализа и автоматизации. В ближайшие годы технологии нас могут ожидать:
➖ полный отказ от ручной проверки за счет предиктивных моделей;
➖ рост спроса на распознавание рукописей и архивных данных;
➖ интеграция с корпоративными ИИ-решениями для быстрого поиска и обработки документов.

Как RAG ускоряет работу с корпоративными данными

Количество корпоративных данных, особенно в крупных компаниях, постоянно увеличивается, и найти среди них нужную информацию — всё равно что искать иголку в стоге сена. Технология Retrieval-Augmented Generation (RAG) предлагает практичное решение этой задачи, сочетая в себе поиск документов с генерацией точных ответов.

Интеллектуальный поиск на базе RAG для оптимизации работы с информацией

Один из ключевых сценариев применения RAG — диалоговый поиск по корпоративным и внешним источникам. Такая система:
🔹Понимает смысл запроса — использует гибридный поиск: сочетает полнотекстовое сопоставление с внутренними и внешними знаниями, а также семантическим анализом;
🔹 Работает с разными форматами — базы знаний, PDF, презентации, чаты и даже аудиозаписи;
🔹Отвечает с опорой на документы — формирует ответ на естественном языке и сопровождает его фрагментами из источников, на которых он основан.

Как ещё использовать RAG в бизнесе?

🔹 Техподдержка — чат-боты и ассистенты отвечают на вопросы, опираясь на актуальные данные из инструкций, FAQ и внутренних баз;
🔹 Юридические и compliance-запросы — быстрый доступ к положениям договоров, внутренним политикам и регламентам без ручного поиска;
🔹 Помощь аналитикам — генерация ответов на основе отчетных и аналитических материалов, собранных из разных источников.

RAG особенно эффективен там, где важны точность, контекст и скорость. Чем больше и разнообразнее данные, тем выше отдача от такой системы. Это не просто поиск — это диалоговое взаимодействие с корпоративными знаниями.

Как ИИ уже повышает эффективность производственных предприятий и какие факторы являются точками роста

Цифровая трансформация и ИИ уже меняют промышленность: компании, внедряющие эти технологии, получают преимущества в эффективности, безопасности и рентабельности. Но на пути к интеграции технологии в работу есть и сложности. Разбираем ключевые тренды и вызовы 👇

Куда движется промышленный ИИ — ключевые тренды

✔️ Эффективное управление данными и документацией. ИИ позволяет автоматизировать работу с внутренними документами: проверять на соответствие требованиям, извлекать из документов ключевые атрибуты, что помогает существенно сократить время на поиск нужной информации, улучшить производственные процессы и повысить качество работы проектных отделов.
✔️ Внедрение больших языковых моделей и ML-решений. Эти технологии позволяют инженерам быстрее ориентироваться в большом объеме данных, предсказывать возможные проблемы и автоматизировать рутинные аналитические задачи, значительно ускоряя процесс принятия технических решений.
✔️ Сокращение ручного труда. Интеграция ИИ-решений оптимизирует временные затраты персонала. Это дает экономические преимущества предприятиям и делает работу на заводах более безопасной для людей.
✔️ Развитие компьютерного зрения. Технология позволяет мониторить соблюдение техники безопасности, контролировать качество продукции и распознавать брак, за счет чего повышается производительность предприятий и доходы от их деятельности.

Почему ИИ внедряется медленнее, чем хотелось бы?

➖ Дефицит данных. Алгоритмы ИИ требуют огромных объемов информации для обучения, но многие компании либо не собирают данные системно, либо не могут безопасно передавать их сторонним разработчикам.
➖ Сопротивление сотрудников. Страх автоматизации и потери рабочих мест — одна из ключевых проблем. Без переобучения персонала и изменения процессов реальной трансформации не происходит.
➖ Высокая стоимость кастомизации. Разработка ИИ под конкретные задачи требует времени и экспертизы, а первые результаты могут появиться только через годы.