Исследование: RAG для бизнеса. Как снизить издержки и ускорить рост компании

Мы, Haiku.dev — лаборатория по адаптации ИИ для решения реальных задач крупного бизнеса — представляем второе исследование о применении передовых технологий искусственного интеллекта.

В новом исследовании мы проанализировали, как технология RAG (Retrieval-Augmented Generation) превращается из экспериментального инструмента в необходимый элемент корпоративной инфраструктуры. Международные компании от LinkedIn и Bloomberg до Bank of America уже демонстрируют впечатляющие результаты внедрения, а российские банки и IT-гиганты активно интегрируют эту технологию в свои системы.

В чем особенность RAG

RAG работает как библиотекарь-аналитик — сначала находит релевантную информацию в корпоративных документах, затем формулирует ответ на ее основе. В отличие от обычных языковых моделей, которые могут галлюцинировать, RAG находит реальный ответ в корпоративной базе данных. 

Система работает в три этапа: сначала анализирует запрос пользователя и векторизует его, затем извлекает релевантную информацию из внутренних документов компании через семантический поиск, и наконец генерирует точный ответ на основе найденных данных, обогащая контекст запроса проверенными фактами. Это превращает статичную LLM в систему с "непараметрической памятью", которую можно обновлять на лету.

Отрасли применения

В нашем исследовании мы охватили применение RAG в следующих отраслях:

IT и телекоммуникации

Так, например, McKinsey смог высвободить свыше 50,000 часов консультационной работы ежемесячно благодаря платформе Lilli, что эквивалентно $12 миллионам в пересчете на стоимость труда. LinkedIn улучшил качество поиска по корпоративной базе на 28%, а Pinterest автоматизировал работу с базами данных.

Консалтинг и информационные сервисы

Bloomberg использует RAG для расшифровки звонков по отчетности компаний, а TIME экономит часы на поиске в 100-летнем архиве.

Банки и финансы

Расскажем, как Сбербанк разработал AI-помощника для трейдеров, который выявляет до ста аномалий в месяц, а московская биржа ускорила поиск в нормативной базе в 72 раза — с 18 минут до 15 секунд. А Bank of America обрабатывает более 58 миллионов обращений ежемесячно через виртуального ассистента Erica с точностью ответов 100%.

Но отметим, что технология универсальна и применима различных отраслях.

Собственные решения Haiku.dev

В рамках исследования мы также представляем два собственных RAG-решения, которые уже внедряем для клиентов:

1. AI-суфлер для менеджеров по продажам, который помогает быстро и индивидуально обрабатывать обращения клиентов, предлагая готовые ответы с учетом корпоративного стиля и сценариев диалогов.
2. AI-поиск по базе знаний, который обеспечивает быстрый доступ к корпоративной информации, понимая смысл запроса и возвращая актуальные ответы из всех источников компании.

RAG становится инфраструктурным фундаментом для корпоративного ИИ. Технология универсальна и легко адаптируется под особенности разных отраслей, сокращая время поиска и анализа информации в десятки раз.

Хотите изучить подробнее кейсы внедрения и узнать, как RAG может трансформировать вашу компанию? Скачайте полное исследование технологии RAG с обзором международных и российских кейсов.

Если вы готовы обсудить внедрение RAG-технологии в вашей компании, напишите на почту sergey.ershov@haiku.dev или в телеграм @Ershovsa.

Исследование подготовлено нашей лабораторией по адаптации ИИ на основе анализа реальных кейсов внедрения RAG в крупном бизнесе.