3 ключевых кейса применения RAG

Мы, Haiku.dev — лаборатория по адаптации ИИ для решения реальных задач крупного бизнеса. В этой статье рассмотрим самые популярные кейсы использования RAG в бизнесе.

RAG помогает внедрять искусственный интеллект в ежедневные бизнес-процессы. Эта технология дает быстрый доступ к актуальным данным, автоматизирует общение и поддерживает принятие решений на основе проверенной информации. Среди наиболее распространенных сценариев применения RAG нам видятся 3 — поиск по документации и базам знаний, умные FAQ-чат-боты и ИИ-суфлеры для сотрудников.

Внутренний поиск по документации и корпоративным базам знаний

Платформы на базе RAG позволяют сотрудникам быстро находить нужную информацию. Обычные поисковые системы выдают результаты только при точном совпадении ключевых слов, поэтому сотрудник, который формулирует запрос своими словами, часто не получает релевантного ответа, если инструкция названа по-другому. В результате нужная информация остается недоступной, и сотрудник теряет время на ручной просмотр базы или обращается к коллегам. Использование RAG позволяет решить эту проблему: ИИ-поиск или ассистент анализирует смысл запроса и находит подходящий ответ, даже если формулировки не совпадают напрямую.

AI FAQ-ассистенты и интеллектуальные чат-боты

RAG-ассистенты используются для поддержки клиентов и сотрудников, автоматизации типовых вопросов и обработки множества обращений. В отличие от сценарных ботов, такие ассистенты понимают обычную речь, учитывают контекст и дают быстрые, развернутые ответы даже при пиковых нагрузках. Благодаря этому компании могут оказывать круглосуточную поддержку, автоматизировать до 80% стандартных запросов и повышать качество обслуживания без расширения команды поддержки.  

Employee-assistance и AI-суфлеры для специалистов

Отраслевые и корпоративные ассистенты интегрируются в рабочие инструменты сотрудников: CRM, мессенджеры, системы управления проектами. Они подсказывают релевантные ответы на вопросы клиентов, помогают соблюдать корпоративные стандарты коммуникации, автоматизируют подготовку персонализированных подборок или коммерческих предложений, а также генерируют резюме и саммари по сложным кейсам. Такие решения дают рост производительности в 5–10 раз, снижают количество ошибок и позволяют поддерживать персонализированный подход даже при масштабировании бизнеса.

В следующих разделах мы рассмотрим реальные примеры внедрения RAG в различных отраслях бизнеса. На основе реальных кейсов покажем, как эти сценарии работают в крупных компаниях, какие результаты приносят и почему именно RAG становится технологическим стандартом для корпоративных ИИ-систем.  

Этот материал — часть исследования Haiku о RAG. Полное исследование доступно для чтения.

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