Разработка RAG-систем

ВЫБОР ЯЗЫКОВОЙ МОДЕЛИ ДЛЯ КОРПОРАТИВНОГО RAG

Архитектура генерации, дополненной поиском, в принципе не привязана к конкретному LLM-провайдеру — это одно из её ключевых преимуществ для бизнеса. При построении RAG-систем мы работаем со следующими моделями в зависимости от требований проекта:

Смена провайдера не требует перестройки всей системы: при правильно спроектированной архитектуре RAG-платформы модель заменяется на уровне конфигурации. Это защищает инвестиции в разработку при появлении новых, более эффективных решений на рынке.

RAG-АГЕНТЫ И МУЛЬТИАГЕНТНЫЕ СЦЕНАРИИ

Базовая RAG-система отвечает на вопросы по документам. Но для ряда корпоративных задач одного поискового запроса недостаточно: нужно последовательно обратиться к нескольким источникам, сопоставить данные, выполнить промежуточные вычисления и сформировать итоговый вывод. Здесь базовый RAG эволюционирует в RAG-агент — AI-агент, который самостоятельно планирует цепочку действий для ответа на сложный запрос.

Примеры задач, где оправдана агентная архитектура: автоматическая подготовка аналитических отчётов по данным из нескольких систем, многошаговая проверка договоров на соответствие регламентам, интеллектуальная маршрутизация обращений с предварительной классификацией и поиском по базе знаний. Разработка RAG-ассистентов подобного класса требует более сложного проектирования, но дает качественно иной уровень автоматизации бизнес-процессов.

ПОЧЕМУ КОРОБОЧНЫЕ РЕШЕНИЯ НЕ ЗАКРЫВАЮТ КОРПОРАТИВНЫЕ ЗАДАЧИ

На рынке существуют готовые SaaS-платформы с функциональностью генерации, дополненной поиском. Они решают типовые задачи, но имеют системные ограничения, критичные для среднего и крупного бизнеса. Готовый продукт не адаптируется под специфическую бизнес-логику разграничения доступа, не интегрируется глубоко с унаследованными корпоративными системами, не поддерживает нестандартные форматы документов и не масштабируется под требования high-load окружения. Данные при этом обрабатываются на серверах стороннего провайдера.

Заказная разработка RAG строится под конкретную инфраструктуру и задачи компании. Это означает полный контроль над архитектурой, данными и стоимостью эксплуатации. Услуги создания RAG-систем под ключ включают проектирование с нуля, интеграцию с CRM, ERP и внутренними порталами, настройку модели под отраслевую терминологию и передачу полного ownership кода заказчику. Средний срок партнерства клиентов с Resolventa составляет 4+ года: корпоративный RAG — это не разовый проект, а платформа, которая развивается вместе с бизнесом. В Рейтинге Рунета 2025 Resolventa занимает 1 место по поддержке ИИ-решений и разработке AI-решений в Новосибирске.