Перейти к содержимому

RAG

206 статей

Как построить RAG-систему на своих документах: схема работы и чек-лист качества — cover
AI-агенты и ассистенты для бизнеса: база знаний, RAG, 1С

RAG нашёл документ, но ответил неверно: где искать ошибку

Как отличить ошибку поиска от ошибки модели, проверить актуальность базы и принять ИИ-помощника по воспроизводимым тестам.

Читать
Фотореалистичная обложка: AI-бот без базы знаний путает ответы в Telegram, автор у экрана | Марина Погодина, PROMAREN
AI-агенты и ассистенты для бизнеса: база знаний, RAG, 1С

Бот с базой знаний: почему AI-бот врёт клиентам

Чат-бот без базы знаний путает цены и выдумывает ответы. Показываю, когда нужен RAG и как бизнесу снизить риск ошибок — Марина Погодина, PROMAREN

Читать
Обложка: AI-бот отвечает с указанием пункта документа на экране, автор в кадре | Марина Погодина, PROMAREN
AI-агенты и ассистенты для бизнеса: база знаний, RAG, 1С

Бот с ссылкой на источник: зачем бизнесу в 2026

Ошибочный ответ бота стоит сделки. Бот с ссылкой на источник показывает, откуда взят факт, и снижает риск ошибок — Марина Погодина, PROMAREN

Читать
Девушка разбирается с экранами CRM, PDF-прайсом и чатом, где бот не отвечает клиенту | Марина Погодина, PROMAREN
AI-агенты и ассистенты для бизнеса: база знаний, RAG, 1С

Бот не отвечает: почему AI не видит ваш прайс

Бот не отвечает на вопросы клиентов, хотя данные есть в прайсе, на сайте и в CRM. Показываю 5 причин сбоя и как это чинить — Марина Погодина, PROMAREN

Читать
Марина у дашборда с базой знаний и 2000 страниц документов, кейс AI-ассистента для команды | Марина Погодина, PROMAREN
AI-агенты и ассистенты для бизнеса: база знаний, RAG, 1С

AI-ассистент для базы знаний: минус 2 часа в день

Руководитель продаж тратил 2 часа в день на вопросы менеджеров. AI-ассистент для базы знаний снял рутину и даёт ответы со ссылками — Марина Погодина, PROMAREN

Читать
Схема работы AI-агента с RAG для глубинного анализа конкурентов и регулярного обновления рыночных данных в 2026 году | Марина Погодина, PROMAREN
AI-агенты и ассистенты для бизнеса: база знаний, RAG, 1С

AI-агент с RAG для анализа конкурентов в 2026 за 20 минут

AI-агент с RAG ежечасно обновляет данные о конкурентах и показывает слабые зоны ниши | Марина Погодина, PROMAREN

Читать
Схема Redis-кэширования в архитектуре RAG-приложения с потоками запросов, базой знаний и быстрым возвратом ответов пользователю | Марина Погодина, PROMAREN
AI-агенты и ассистенты для бизнеса: база знаний, RAG, 1С

Redis-кэширование в RAG-приложениях: быстрые ответы в 2026

Как Redis-кэширование ускоряет RAG-приложения и снижает нагрузку на векторное хранилище | Марина Погодина, PROMAREN

Читать
Схема архитектуры мультимодального RAG-агента с обработкой текста, изображений и аудио для единого поиска по данным | Марина Погодина, PROMAREN
AI-агенты и ассистенты для бизнеса: база знаний, RAG, 1С

Мультимодальный RAG-агент: как создать систему поиска к 2026 году

Пошаговая схема создания мультимодального RAG-агента под задачи ИИ-поиска 2026 года | Марина Погодина, PROMAREN

Читать
Схема оптимизации RAG с примером настроек chunking стратегий для повышения точности и устойчивости ответов модели в 2026 году | Марина Погодина, PROMAREN
AI-агенты и ассистенты для бизнеса: база знаний, RAG, 1С

Оптимизация RAG в 2026: эффективные chunking стратегии за 5 шагов

Пошаговый разбор, как улучшить качество RAG с помощью продвинутых chunking стратегий в 2026 году | Марина Погодина, PROMAREN

Читать
Схема работы AI-агента для аудита с модулем RAG и этапами автоматизированного внутреннего аудита компании в 2026 году | Марина Погодина, PROMAREN
AI-агенты и ассистенты для бизнеса: база знаний, RAG, 1С

AI-агент для аудита: автоматизация внутренней проверки в 2026

AI-агент берёт на себя рутинные этапы внутреннего аудита и снижает нагрузку на команду | Марина Погодина, PROMAREN

Читать
Схема связки LangChain RAG с модулем self-querying для автоматического построения фильтров по запросам пользователя в базе знаний | Марина Погодина, PROMAREN
AI-агенты и ассистенты для бизнеса: база знаний, RAG, 1С

LangChain RAG с self-querying: умные фильтры за 20 минут

Self-querying в LangChain RAG сам превращает запросы в точные фильтры по базе знаний | Марина Погодина, PROMAREN

Читать
Схема RAG-агента для анализа отзывов AI с этапами извлечения данных, векторного поиска и генерации ответов на запросы клиентов | Марина Погодина, PROMAREN
AI-агенты и ассистенты для бизнеса: база знаний, RAG, 1С

Анализ отзывов AI через RAG-агента: настройка за 40 минут

RAG-агент за 40 минут берёт на себя первичный анализ клиентских отзывов | Марина Погодина, PROMAREN

Читать