Разработка RAG-систем

КАК СТРОИТСЯ RAG-СИСТЕМА

RAG-системы — один из основных сценариев внедрения ИИ для бизнеса под собственную инфраструктуру компании. Создание RAG-системы — это не подключение готового облачного сервиса, а полноценная инженерная задача, результат которой напрямую зависит от качества каждого этапа. Сначала проводится аудит корпоративных данных: анализируются форматы документов, структура хранилищ, качество и полнота содержимого. Некачественные или устаревшие данные на входе дадут нерелевантные ответы на выходе — независимо от того, какая языковая модель используется.

Следующий этап. Индексация: документы разбиваются на смысловые фрагменты (chunking), каждый преобразуется в векторное представление (эмбеддинг) и помещается в специализированное векторное хранилище (Qdrant, Weaviate, pgvector или Pinecone в зависимости от требований к инфраструктуре). От стратегии разбивки и выбора модели эмбеддингов во многом зависит точность поиска. Мы используем гибридный подход, совмещающий семантический поиск с классическим полнотекстовым — это устраняет слабые места каждого метода в отдельности. Оркестрацию поискового пайплайна реализуем на базе LangChain или LlamaIndex в зависимости от архитектурных требований проекта.

Финальный слой — реранкинг и генерация. Найденные фрагменты дополнительно переранжируются по релевантности, после чего языковая модель формирует ответ строго на их основе. Именно реранкинг отличает production-ready RAG от демо-версии: без него система выдает технически правильные, но не всегда точные результаты.

Прикладной кейс — разработка AI-поиска на корпоративных документах с использованием тех же векторных индексов.

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.