#rag

Как внедрить RAG с нуля: пошаговое руководство по подготовке данных, эмбеддингам, индексации и генерации ответов.

Кейс AI в финансах: AI-агенты для МФО — -52% время обработки заявок, -28% ошибок классификации, +15% одобрений.

Кейс чат-ботов в ритейле: AI-бот для розничной сети 80+ магазинов — -35% нагрузки на колл-центр, +22% повторных покупок.

GraphRAG связывает бизнес-процессы с документами через граф знаний. AI отвечает на вопросы с привязкой к источникам.

Практическое руководство: hybrid search, rerank, no-citation guard. Как настроить RAG, чтобы чат-бот отвечал точно и по документам.

Подключили агента Sales к SberCRM, ускорили ответы и снизили потери сделок. Пилот 8 недель: A/B, метрики, ROI.

Агент Operations, цифровой близнец линии и граф‑онтология узких мест: как сократили простой на 18%, подняли точность план‑факт на 9 п.п. и улучшили SLA поставок на 6 п.п. за 8 недель.

Как агент Support с RAG‑базой знаний, приоритизацией по SLA и графом причин снизил время решения и повторные тикеты. Архитектура, метрики, ROI.

12 частых ошибок при запуске AI‑агентов и как их избежать: цели и A/B, онтологии и RAG, метрики качества, затраты на токены, 152‑ФЗ и change‑management.

Практические онтологии для Sales, HR и Support: узлы/связи, KPI, политики и риски. Код Cypher, JSON‑экспорты NeoGraph, проверочные инварианты и интеграция с RAG.

Как собрать надёжный пайплайн для чат-ботов: инжест документов, нормализация, онтология, векторный индекс, двусторонняя синхронизация и метрики качества.

Практическая схема RAG для SMB: очистка, эмбеддинги, гибридный ретривал, re-rank, контроль качества и затраты.

Пиллар-гайд: методика AI-аудита, построение граф-онтологий процессов, RAG на ваших данных и быстрый расчёт ROI.