RAG простыми словами: как наш AI знает именно ваш бизнес

Главная претензия к AI-ассистентам — «он говорит общими словами». Ali-E отвечает иначе: про ваших клиентов, ваши сделки, ваши остатки. За этим стоит технология под названием RAG. Разберём её просто.

В чём проблема обычного AI

Языковая модель знает «мир в среднем», но ничего не знает про вашу компанию. Спросите её «какие счета пора собрать?» — и она в принципе не может ответить, потому что не видит ваши данные.

Что такое RAG

RAG (retrieval-augmented generation) — это подход, при котором перед ответом система находит релевантные кусочки ваших данных и подкладывает их модели как контекст. Модель отвечает уже не «в общем», а на основе найденных фактов.

Как это работает у нас

Данные вашей компании (клиенты, лиды, сделки, товары, счета) превращаются в «эмбеддинги» — числовые представления смысла — и хранятся в базе. Когда вы задаёте вопрос, система мгновенно находит самые подходящие фрагменты и передаёт их ассистенту вместе с вопросом.

Почему это надёжно

Ассистент опирается на факты из вашей базы, а не выдумывает. А слой RAG устроен бережно: если по какой-то причине данные не нашлись, система просто отвечает на основе живых данных модулей — без сбоев и пустых ответов.

Что это значит для вас

Вы получаете ассистента, который реально в курсе дел вашей компании: подскажет по конкретному клиенту, найдёт «тихих» клиентов, ответит на вопрос по вашим цифрам. Это и есть разница между «игрушкой» и рабочим инструментом.

Всё это уже работает в бете. Задайте ассистенту вопрос по своим данным — и почувствуйте разницу.