Что такое RAG
RAG (Retrieval Augmented Generation) — это подход, при котором система формирует ответы на основе информации, предварительно найденной в корпоративных источниках, а не только за счёт возможностей языковой модели.
Подход был сформулирован в 2020 году как ответ на проблему ранних языковых моделей — они могли генерировать правдоподобные, но недостоверные ответы. Для корпоративных и сервисных систем, где важны точность и опора на утвержденные данные, это стало критичным ограничением.
В RAG роли разделены: поиск и извлечение информации выполняются отдельно, а языковая модель используется для ее осмысленной обработки и формирования ответа. Это позволяет получать надежные результаты без переобучения модели при каждом обновлении данных.
На практике RAG получил широкое применение в enterprise-сценариях — службах поддержки, внутренних базах знаний и ITSM/ESM-платформах, где ответы должны формироваться на основе актуальных корпоративных документов.
Главная особенность RAG в том, что он не заменяет экспертов и не подменяет поиск, а связывает корпоративные знания с сервисными процессами и делает их доступными в нужный момент и в нужном контексте.
5 интересных фишек RAG-поиска в ITSM/ESM-системе 1С:ITILIUM
RAG-поиск в 1С:ITILIUM решает прикладную задачу сервисной службы — быстрый и точный доступ к корпоративным знаниям в момент обработки обращения.
Собрали основные возможности, которые используются в реальной работе IT-поддержки.
1. Ответы формируются на базе корпоративных знаний
Система ищет информацию в инструкциях, статьях и решениях из корпоративной базы знаний и дает ответ исключительно на их основе. Это исключает вымышленные ответы и обеспечивает единые формулировки.
2. Понимание запросов в свободной форме
Короткие, неточные или «разговорные» вопросы автоматически уточняются системой, а сложные запросы разбиваются на части. Это повышает точность поиска как для сотрудников сервисных подразделений, так и для пользователей при обращении к интеллектуальному помощнику.
3. Работа с разными форматами знаний, включая изображения
Система умеет извлекать текст из PNG, JPEG и TIFF-файлов через OCR и использовать его в поиске. Это особенно важно для инструкций, схем и сканов, которые часто встречаются в базе знаний.
4. RAG-поиск встроен в процесс работы с обращениями
AI-ответ формируется прямо в карточке обращения: система предлагает готовый текст, который можно при необходимости отредактировать или дополнить и отправить пользователю.
5. Использование RAG-поиска управляется по подразделениям
Для разных сервисных команд можно отдельно настроить доступ, используемые базы знаний и сценарии работы. Это позволяет применять механизм не только в IT-поддержке, но и в других сервисных подразделениях компании в рамках ESM-подхода.
В результате база знаний перестает быть архивом документов и становится активным инструментом сервиса компании.
Пошагово в видео — полный цикл настройки RAG-поиска и демонстрация работы в реальном сценарии службы поддержки.
Фото и видео размещены с согласия субъектов в соответствии с ФЗ-152 «О персональных данных.»
Копирование, распространение и иная обработка этих материалов запрещены правообладателем.