RAG на регламентах компании: ИИ, который знает ваши правила
RAG: определение простыми словами
RAG (retrieval-augmented generation) — способ дать языковой модели доступ к вашим документам без переобучения самой модели. Вместо того чтобы модель полагалась только на общие знания, система сначала находит релевантные фрагменты из ваших регламентов, скриптов и базы знаний, а затем передаёт их модели вместе с задачей — оценить звонок или ответить на вопрос по вашим правилам.
Как это работает технически
Документы компании (регламенты, скрипты, FAQ) разбиваются на фрагменты и превращаются в векторные представления — числовые описания смысла текста. При запросе система находит фрагменты, наиболее релевантные вопросу или звонку, и добавляет их в контекст для языковой модели.
Где применяется в аудите звонков
Практическая польза RAG для контроля качества: система может проверять, соответствует ли ответ менеджера актуальному регламенту компании, а не общим представлениям о хорошем сервисе. Если в компании поменялись условия акции, а регламент обновлён, модель, использующая RAG, сразу опирается на актуальную версию — без необходимости переписывать критерии оценки вручную.
Ограничения и риски
Качество ответа напрямую зависит от качества и актуальности загруженных документов — устаревший или противоречивый регламент даст неверную базу для оценки, даже если сама технология работает исправно.
Как это реализовано в Auditka AI
Компания может загрузить свои регламенты, скрипты и базу знаний, и локальный ИИ использует их как основу для ответов и оценки, а не общие представления о продажах. Это тот же принцип, что описан в материале «База знаний (RAG)» — но применительно конкретно к оценке звонков и ответам на вопросы сотрудников.
Частые вопросы
Нужно ли специально готовить документы для RAG? Желательно структурировать их разумно — чёткие разделы по темам работают лучше, чем один большой неструктурированный файл.
Как часто нужно обновлять базу документов? При каждом существенном изменении регламентов — иначе система будет опираться на устаревшие правила.
Автор: редакция Auditka AI. Экспертная проверка: Александр Аничкин, основатель Auditka AI.