Оркестрация RAG

Оркестрация RAG для обоснованных ответов ИИ промышленного уровня.

Проектируйте сквозные конвейеры RAG, объединяя VectorDB, ИИ-инструменты функций и собственные LLM в сценарии с сохранением состояния — обоснованные ответы, актуальные данные и полный контроль.

Начать бесплатно Написать в WhatsApp

Или начните с кредитом 150 $ — этого достаточно для первого месяца Growth

Nova Electronics ИИ-ассистент · онлайн

Аккумулятор перестал заряжаться через 14 месяцев. Это ещё покрывается гарантией?

10:18

Источник: Гарантийная политика

Раздел 3.2 · Аккумуляторы

Заказ 6120 · доставлен 14 месяцев назад

Да. Аккумуляторы покрываются гарантией в течение 24 месяцев с даты доставки, поэтому на ваш заказ гарантия ещё действует.

10:18

Отлично, как это оформить?

10:19

Я открыл для вас гарантийную заявку. Наша сервисная служба свяжется с вами здесь.

10:19

Строительные блоки для собственного RAG

Подключите свои данные, инструменты и модели — и затем оркестрируйте извлечение знаний от начала до конца.

Как это работает

Простой путь к RAG промышленного уровня — без привязки к поставщику.

  1. Подключите VectorDB

    Используйте встроенные векторные хранилища или подключите собственное, вставив учётные данные. Данные остаются там, где вы выберете.

  2. Добавьте инструменты

    Создавайте ИИ-инструменты функций, чтобы получать актуальные данные, вызывать API или выполнять бизнес-действия. Структурированные результаты и проверка.

  3. Распределите модели

    Выберите лучшую LLM для каждого шага. Используйте резервные варианты, чтобы сбалансировать стоимость и качество. Быстрые и точные сценарии.

  4. Оркестрируйте конвейер

    Объедините шаги: переписать → извлечь → переранжировать → процитировать → ответить — с логикой сохранения состояния. Гибридные шаблоны извлечения.

Типовые конвейеры

Распространённые схемы RAG, которые можно быстро запустить и затем бесконечно дорабатывать.

  • RAG для поддержки

    Основывайте ответы на политиках, руководствах и тикетах — передавайте диалог операторам с полным контекстом.

    • Пример: Переписать → извлечь из базы знаний → инструмент: проверить заказ → процитировать политику → ответить

  • RAG для продаж

    Отвечайте на вопросы о товарах с помощью каталога, цен и инструментов CRM и приводите клиента к покупке прямо в чате.

    • Пример: Извлечь каталог → инструмент: цены → инструмент: лид в CRM → резюме и призыв к действию

  • RAG для операций

    Превращайте регламенты в пошаговые действия с согласованиями, дашбордами и автоматизацией.

    • Пример: Извлечь регламент → инструмент: проверить → инструмент: создать задачу → подтвердить статус

Вопросы и ответы

Вопросы об оркестрации RAG

Быстрые ответы на самые распространённые вопросы.

Что такое RAG (генерация с дополнением выборкой)?

RAG — это подход, при котором ИИ сначала извлекает нужные фрагменты из вашего контента, а затем формирует ответ на их основе. Ответы опираются на ваши документы, а не на память модели, что снижает число галлюцинаций.

Что добавляет оркестрация RAG?

Оркестрация объединяет шаги конвейера в один сценарий с сохранением состояния: переписывание запроса, извлечение, повторное ранжирование, вызовы инструментов, цитирование и итоговый ответ. Вы определяете порядок, логику между шагами и то, какая модель выполняет каждый из них.

Нужна ли мне собственная векторная база данных?

Нет. Вы можете начать со встроенной в MonoChat векторной базы данных или подключить собственную VectorDB с помощью учётных данных, если хотите хранить эмбеддинги в своей инфраструктуре.

Может ли ответ RAG включать актуальные данные?

Да. ИИ-инструменты функций позволяют конвейеру получать актуальные данные, такие как статус заказа, цена или запись в CRM, и объединять их с извлечёнными документами в одном ответе.

Какие LLM можно использовать в конвейере RAG?

Любого провайдера, которого вы подключили как собственную LLM. Вы можете выбирать модель для каждого шага, например быструю модель для переписывания запроса и более мощную для итогового ответа, с резервными вариантами и ограничениями по стоимости.

Продолжить знакомство

Первый месяц Growth за наш счёт

Создайте первый конвейер RAG

Подключите VectorDB, добавьте ИИ-инструменты, распределите модели и запустите надёжные сценарии извлечения знаний в MonoChat.

Начать с кредитом 150 $ Написать в WhatsApp

Один код на компанию • 30 дней на активацию • Карта не нужна

150 $ для старта.

Получить