Корпоративный чат-бот с ИИ: внедрение RAG-агента для финтех-интегратора
Интеллектуальные чат-боты — это не просто тренд, а реальный инструмент повышения эффективности бизнеса. Рассказываем, как мы внедрили RAG-агента на базе Gigachat, который использует нейросети для повышения точности ответов корпоративного чат-бота и автоматизирует обновление базы знаний.
Наш клиент — крупная IT-компания, разрабатывающая программные решения для банков и финансовых организаций. В рамках цифровой трансформации компания стремилась повысить эффективность внутренних процессов, включая работу корпоративного чат-бота, который должен был эффективно помогать сотрудникам с решением повседневных вопросов.
Проблема, задачи и решение
Компания уже использовала чат-бота, но его функциональность была ограничена. Он работал по старой модели, ориентированной на триггеры и ключевые слова. Если сотрудник задавал вопрос в точной формулировке, бот находил ответ. Но если фраза была сформулирована иначе — система не справлялась, и приходилось искать информацию вручную или обращаться в поддержку.
Еще одна проблема — сложность обновления базы знаний. Специалисты вручную анализировали вопросы, писали новые ответы и добавляли их в систему. Это занимало слишком много времени и ресурсов.
Нужно было решить несколько задач:
- Повысить точность ответов, избавившись от ручного прописывания сценариев.
- Ускорить обновление базы знаний без участия сотрудников.
- Научить чат-бота понимать естественный язык, а не просто ключевые слова.
Для решения задач мы подключили ML-разработчика и внедрили RAG-агента (Retrieval-Augmented Generation) на базе Gigachat. Эта система сочетает поиск информации и генерацию ответов с помощью нейросетей.
Как это работает:
- Поиск данных — агент извлекает информацию из корпоративных источников.
- Генерация ответа — на основе найденных данных бот формирует точный и понятный ответ.
Этапы реализации проекта
1. Создание базы знаний
Чтобы RAG-агент мог оперативно находить актуальную информацию, мы централизовали корпоративные данные в единую базу. В нее вошли:
- Внутренние источники: Confluence, CRM, Wiki, календари, регламенты и корпоративные базы данных.
- Внешние источники (по запросу клиента): API, отраслевые отчеты, новостные ресурсы.
2. Интеграция RAG-агента
RAG-агент состоит из двух ключевых компонентов:
- Модуль поиска — находит релевантные данные в базе знаний.
- Языковая модель (LLM) — анализирует найденную информацию и формирует ответ.
Мы использовали векторный поиск, который сохраняет смысл запроса, ориентируясь не только на ключевые слова. Традиционные поисковые системы ищут точное совпадение по ключевым словам. Векторный поиск, напротив, работает с векторными представлениями данных – числами, отражающими смысл текста.
Каждое предложение кодируется в виде вектора большого размера. Запрос пользователя также превращается в вектор, после чего система находит наиболее близкие точки (то есть самые релевантные фрагменты информации).
Такой подход позволяет агенту:
- Понимать контекст запроса (даже если формулировка не совпадает с текстом в базе).
- Обрабатывать разные типы данных (текст, изображения, видео).
- Искать наиболее точные ответы среди большого объема информации.
3. Оптимизация работы агента
Чтобы агент выдавал точные и полезные ответы, были проведены доработки:
Построение пайплайна обработки запросов. Каждый пользовательский запрос проходит несколько этапов:
- Извлечение данных – поиск наиболее релевантных документов.
- Реранкер – дополнительная сортировка найденной информации для улучшения точности.
- Генерация ответа – обработка данных в LLM и формирование итогового ответа.
Оптимизация промптов:
- Настроены специальные подсказки (prompts), которые помогают модели отвечать корректно.
- Если вопрос касается данных в базе – агент берет ответ оттуда.
- Если информации нет – бот формулирует ответ самостоятельно.
Разработка API. Создан API-интерфейс для взаимодействия с агентом через другие системы компании.
4. Масштабируемость и обновление данных
- Внедрен механизм автоматического обновления базы – новые документы и изменения индексируются в реальном времени.
- Возможность интеграции новых источников без изменения архитектуры.
В результате клиент получил интеллектуального помощника, способного быстро и точно отвечать на вопросы сотрудников, находить нужную информацию в документации и даже адаптироваться к изменяющимся условиям.
Использование RAG-агента на базе Gigachat позволило значительно повысить эффективность работы с корпоративными знаниями.
- +73% точности ответов без привлечения операторов.
- Полная автоматизация базы знаний — больше не нужно вручную добавлять новые ответы.
- Более естественное взаимодействие — сотрудники могут формулировать запросы свободно, а бот понимает их смысл.
- Гибкость и масштабируемость — чат-бот легко адаптируется под новые задачи.
Этот кейс показывает, что интеллектуальные чат-боты — это не просто тренд, а реальный инструмент повышения эффективности бизнеса. Финтех, ритейл, медицина, промышленность — любая сфера, где важно быстро находить и обрабатывать информацию, может использовать RAG-агента.