Раздел портала
RAG и базы знаний
Показываем, как превратить документы и регламенты в проверяемую систему ответов, а не в чат с красивыми галлюцинациями.
Маршруты раздела
RAG система
Как спроектировать корпус, источники, права доступа и проверку качества перед запуском.
Создание RAG системы
Архитектура пилота, данные, retrieval, citations, eval, rollout и stop rules для первого релиза.
RAG база знаний
Как собрать source inventory, владельцев, права, freshness SLA, chunking, citations, eval и rollback.
Поиск по документам с ИИ
Как собрать корпус, права и тесты качества для корпоративного поиска.
Статьи
Опубликованные материалы этого раздела, отсортированные по свежести.
RAG система: база знаний, источники и проверка качества
Что такое RAG система в ИИ и генеративном AI: retrieval, документы, индексация, citations, права доступа, оценка качества и ограничения перед запуском.
Читать → 2026-05-22 · средняяРазработка RAG систем: ТЗ, приемка и контроль качества
Как заказать и принять разработку RAG системы: ТЗ, источники, права, eval-набор, acceptance tests, эксплуатация, поддержка, rollback и stop rules.
Читать → 2026-05-22 · средняяСоздание RAG системы: архитектура пилота, данные и eval
Как спроектировать пилот RAG системы: корпус документов, права, retrieval, citations, eval-набор, rollout и stop rules без лишней платформы.
Читать → 2026-05-21 · средняяRAG база знаний: как собрать источники, права и freshness
Практический план RAG базы знаний: source inventory, владельцы, права доступа, freshness SLA, chunking, citations, eval-набор и rollback.
Читать → 2026-05-20 · средняяEmbeddings и hybrid search для бизнес-документов: когда vector search помогает
Как выбирать embeddings, keyword, hybrid search и metadata-фильтры для бизнес-документов: права, точные термины, evaluation и стоимость.
Читать → 2026-05-20 · средняяRAG для Confluence, Notion и SharePoint: права, свежесть и citations
Как подключать Confluence, Notion и SharePoint к RAG: permissions, синхронизация, свежесть страниц, citations, stale-page cleanup и проверка качества.
Читать → 2026-05-20 · средняяRAG для службы поддержки: как внедрить базу знаний без галлюцинаций
Как подготовить документы, поиск, источники и проверку качества, чтобы RAG помогал операторам поддержки, а не выдумывал ответы.
Читать → 2026-05-20 · средняяRAG или fine-tuning: что выбрать для FAQ, договоров и поддержки
Практическая матрица выбора между RAG, fine-tuning и их комбинацией для FAQ, договоров, поддержки и внутренних процедур.
Читать → 2026-05-20 · средняяВекторная база для RAG: как выбрать без лишней инфраструктуры
Как выбирать vector database для RAG: фильтры, гибридный поиск, метаданные, права доступа, стоимость, latency, self-hosted и managed варианты.
Читать → 2026-05-19 · сложнаяЛокальный RAG: когда нужен on-premise контур
Когда бизнесу нужен локальный RAG: данные, безопасность, on-premise модели, векторная база, индексация, стоимость, качество и ограничения.
Читать → 2026-05-19 · сложнаяОценка качества RAG: тестовый набор, источники и метрики
Как проверять RAG-систему: retrieval, faithfulness, полнота ответа, отказ без источника, свежесть документов, права доступа и ручная оценка.
Читать → 2026-05-19 · средняяПоиск по документам с ИИ: RAG, права доступа и качество ответов
Как внедрить поиск по корпоративным документам: корпус, RAG, метаданные, права доступа, источники, тесты качества и риски.
Читать →