Почему ИИ не работает с вашей базой знаний (и что с этим делать)

ИИ — не магия. Особенно если мы говорим о больших языковых моделях (LLM), которые работают по принципу RAG (Retrieval-Augmented Generation). Они не «знают» — они ищут.

Но есть проблема:

У многих компаний база знаний есть, а знаний — нет.

 Документы в формате "финал_новая_2_точно_эта.docx"

📎 Страницы на 30 абзацев сплошным текстом

📎 Никакой структуры, метаданных, связей

📎 Обновления — раз в полгода по настроению

Для ИИ это выглядит как хаос. А не рабочие данные. Он не сможет выдать вам нормальный ответ. Никакая GPT не спасёт, если вы дали ей не знания, а свалку.

Что делать?

💡 Дать ИИ то, что ему нужно:

1. Структуру — чтобы понимать, где что лежит
2. Контекст — чтобы быстро находить нужный фрагмент
3. Актуальность — чтобы не ссылаться на устаревшие материалы

Как этого добиться?

🧩 Пишите короткими фрагментами (2–3 абзаца)

🏷️ Используйте метаданные и теги — это как ориентиры для модели

🔁 Обновляйте и архивируйте устаревшее

📎 Стройте граф знаний, чтобы показывать связи

🧹 Форматируйте «чисто»: без лишних скриптов, мусорного HTML и битых ссылок

🎯 ИТОГ: Хорошая база знаний — это не просто вики. Это инфраструктура. Это топливо для ИИ, который сможет давать точные, быстрые и полезные ответы.

👉 Читать статью