WIZICO

ПодходИнжинирингО насВакансииБлог✨ WIZICO AIОбсудить проект
Главная
→
Блог
→

Зачем вашему бизнесу Private GPT: Как превратить базу знаний в умного ассистента с помощью RAG

Статья

Зачем вашему бизнесу Private GPT: Как превратить базу знаний в умного ассистента с помощью RAG

Опубликовано 10.01.2026

•

Engineering

Введение

Кампании накопили терабайты данных: регламенты, инструкции, история переписки с клиентами, техническая документация. Но найти нужный ответ в этом океане информации — боль. Сотрудники тратят до 20% времени просто на поиск информации.

Решение, которое мы внедряем клиентам в 2026 году — это RAG (Retrieval-Augmented Generation). Простыми словами: это ваш личный ChatGPT, который знает всё о вашей компании и не выдумывает факты.

Что такое RAG и почему обычный GPT не подходит?

Обычный ChatGPT обучен на общедоступных данных интернета. Он не знает ваши внутренние цены, ваши NDA-договоры и график отпусков.

Если вы просто загрузите файл в чат, вы столкнетесь с лимитом контекста и риском утечки данных. RAG решает это архитектурно:

  1. Поиск: Система ищет в вашей базе знаний только те куски текста, которые релевантны вопросу.

  2. Генерация: Эти куски передаются в LLM с инструкцией: "Ответь на вопрос, используя только эту информацию".

Топ-3 сценария использования в Enterprise

1. Умная техподдержка (L1 Support)

Вместо того чтобы оператор искал ответ в Confluence 5 минут, бот выдает ответ за 3 секунды со ссылкой на источник.

  • Результат: Сокращение времени ответа (SLA) на 40%.

2. HR-ассистент для онбординга

Новички задают одни и те же вопросы: "Как оформить отпуск?", "Где взять пропуск?", "Как настроить VPN?".

  • Результат: HR-директор освобожден от рутины, онбординг проходит быстрее.

3. Юридический анализ (Legal Tech)

Поиск противоречий в договорах, сравнение версий документов, быстрый поиск пунктов об ответственности.

Наш стек: На чем мы строим RAG

Мы в WIZICO исповедуем инженерный подход. Никаких no-code конструкторов, которые ломаются под нагрузкой.

  • LLM: GPT-4o (через Azure OpenAI для безопасности) или Claude 3.5 Sonnet. Для on-premise решений — Llama 3 (работает на ваших серверах).

  • Vector DB: Qdrant или Pinecone — для сверхбыстрого векторного поиска.

  • Orchestration: LangChain / LangGraph — для сложной логики диалогов.

  • Frontend: Next.js + React — для удобного интерфейса чата.

Почему это нужно внедрять сейчас?

Компании, которые внедряют RAG сегодня, получают конкурентное преимущество в скорости принятия решений. Пока конкуренты ищут информацию в папках на общем диске, ваши сотрудники уже используют её для работы.

← Все статьи