Перейти к содержимому

rag

205 статей

Бот с базой знаний: почему AI-бот врёт клиентам
AI-ассистенты и умные боты для бизнеса

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
Бот с ссылкой на источник: зачем бизнесу в 2026
AI-ассистенты и умные боты для бизнеса

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
Бот не отвечает: почему AI не видит ваш прайс
AI-ассистенты и умные боты для бизнеса

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
AI-ассистент для базы знаний: минус 2 часа в день
AI-ассистенты и умные боты для бизнеса

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
AI-агент с RAG для анализа конкурентов в 2026 за 20 минут
AI-ассистенты и умные боты для бизнеса

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
Redis-кэширование в RAG-приложениях: быстрые ответы в 2026
AI-ассистенты и умные боты для бизнеса

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
Мультимодальный RAG-агент: как создать систему поиска к 2026 году
AI-ассистенты и умные боты для бизнеса

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
Оптимизация RAG в 2026: эффективные chunking стратегии за 5 шагов
AI-ассистенты и умные боты для бизнеса

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
AI-агент для аудита: автоматизация внутренней проверки в 2026
AI-ассистенты и умные боты для бизнеса

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
LangChain RAG с self-querying: умные фильтры за 20 минут
AI-ассистенты и умные боты для бизнеса

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
Анализ отзывов AI через RAG-агента: настройка за 40 минут
AI-ассистенты и умные боты для бизнеса

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
RAG-приложения 2026: отладка и мониторинг через LangSmith
AI-ассистенты и умные боты для бизнеса

RAG-приложения 2026: отладка и мониторинг через LangSmith

LangSmith помогает прозрачно отлаживать RAG-приложения и отслеживать метрики качества ответов | Марина Погодина, PROMAREN

Читать