Автоматизация поддержки клиентов с помощью ИИ RAG и векторных баз данных

Языковые модели обладают широкими общими знаниями, но не знают ваших внутренних данных (правил возврата, API или остатков). Обучение моделей на внутренних данных обходится дорого. Именно здесь RAG и векторные базы данных позволяют безопасно передавать корпоративные данные в LLM.

Как работает архитектура RAG?

• Векторизация данных: документы PDF, билеты поддержки и руководства разбиваются на части и превращаются в математические векторы (эмбеддинги) для ИИ.
• Хранение в векторных базах данных: эти векторы индексируются и хранятся в специализированных базах данных, таких как Pinecone или pgvector.
• Умный поиск и генерация: при запросе клиента семантический поиск находит нужный фрагмент документа. Этот фрагмент отправляется как контекст в LLM, снижая галлюцинации.

Снижение затрат на поддержку

ИИ-ассистенты с архитектурой RAG снижают нагрузку на поддержку до 70%, мгновенно отвечая на технические запросы, вопросы о доставке и статусах заказов. Сложные кейсы автоматически передаются человеку.