Когда сотруднику нужно узнать порядок согласования закупки или оформления командировки, он обычно ищет нужный файл среди десятков папок и похожих документов. Даже при наличии поиска это занимает 10–15 минут, а часто вопрос просто уходит коллегам из кадровой или юридической службы.
У клиента накопилось около 2000 страниц технической и организационной документации: регламенты, приказы и инструкции. Информация была актуальной, но обычный поиск по словам не находил ответы на реальные вопросы сотрудников.
Решение: RAG-система
Мы загрузили документацию в векторную базу, которая хранит смысловое представление фрагментов текста. Поэтому система ищет не только точные совпадения, а понимает смысл вопроса.
Сверху подключили чат-бота. Сотрудник задаёт вопрос своими словами — например, «как оформить отпуск за свой счёт» — и получает ответ с названием документа и номером страницы. Сначала система находит релевантные фрагменты, затем формирует ответ только на основе найденных данных.
Результат для бизнеса
Время поиска ответа сократилось с 10–15 минут до нескольких секунд. Сотрудник видит первоисточник и может проверить ответ, а специалисты кадровой службы и юристы реже отвлекаются на повторяющиеся вопросы.
Систему можно развернуть внутри инфраструктуры компании с локальными моделями, чтобы документы не передавались во внешние облака. Это важно для организаций с повышенными требованиями к безопасности.
Кому подходит
RAG-поиск полезен компаниям с большим объёмом внутренней документации: производствам, образовательным учреждениям, юридическим и консалтинговым компаниям, сетевому бизнесу. Прототип обычно можно подготовить за 3–7 дней после получения примеров документов.