RAG для бизнеса: как ИИ работает с внутренними данными компании

1. Что такое RAG и зачем он вашей компании?
2. Что умеет RAG и почему её выбирает бизнес?
3. Когда полноценная система не нужна и можно обойтись проще?
4. Как работает RAG в корпоративных сценариях?
5. Примеры внедрения
6. Как сделать RAG систему?
7. Преимущества внедрения
8. RAG на примере продукта LighTech
9. С какими сложностями можно столкнуться?
10. RAG как новый стандарт корпоративного ИИ

Иногда предприниматели сталкиваются с ситуацией, когда ИИ не может ответить на самый простой вопрос о вашем бизнесе: «Какие текущие акции у нас для корпоративных клиентов?» или «Кто сейчас отвечает за продажи в Екатеринбурге?» Ответ всегда один — «Не располагаю информацией».

Традиционные AI-модели знают только то, чему их обучили на публичных данных, и не видят ваши внутренние документы, базы и процессы.

RAG (расшифровка — Retrieval-Augmented Generation) решает эту проблему: технология сочетает мощные языковые модели с возможностью извлекать актуальную информацию из внутренних источников в реальном времени.

По оценке, к 2030 году до 80% задач в проектном управлении будут автоматизированы с помощью ИИ — от анализа документации до подготовки решений и отчетности.

В этой статье мы покажем, как RAG работает на практике и почему компании, которые используют такие системы, получают значительное преимущество.

Что такое RAG и зачем он вашей компании?

RAG — это технология, которая позволяет ИИ работать с вашими внутренними данными и давать точные ответы, адаптированные под вашу организацию.

Принцип работы такой:

1. Ваши данные загружаются в специальную базу.

2. Когда поступает вопрос, система автоматически находит нужную информацию.

3. Эти данные передаются AI вместе с вопросом.

4. AI формирует ответ на основе ваших документов и регламентов.

Простыми словами, обычная AI — это консультант извне: умный, но ничего не знает о вашей компании. RAG — это тот же консультант, которому дали доступ ко всем вашим документам, базам знаний и внутренним инструкциям. Он может отвечать точно, быстро и по делу.

С технической точки зрения RAG объединяет несколько ключевых направлений:

интеграцию данных из разных источников;
предиктивную аналитику для оценки рисков и сценариев;
непрерывное обучение на новых данных;
автоматическую поддержку принятия решений.

Внутри RAG используются продвинутые механизмы: разбиение данных на смысловые блоки (chunking), векторизация для поиска релевантной информации, преобразование запросов и финальная сборка ответа на основе найденных данных.

Что умеет RAG-система и почему её выбирает бизнес?

В специализированных областях RAG используется для поддержки принятия решений. Система может работать с отраслевыми данными, справочниками, внутренними методиками и протоколами, помогая специалистам быстро получать релевантную информацию без ручного поиска.

Отдельный и очень востребованный сценарий — службы технической поддержки. RAG позволяет находить решения на основе базы знаний, истории обращений и технической документации.

Также RAG-системы применяются для генерации аналитических отчётов и саммари. ИИ может формировать сводки и отчёты по заданным запросам, используя данные из внутренних документов, таблиц и хранилищ знаний, экономя время аналитиков и менеджеров.

В клиентских сценариях RAG используется для консультационной поддержки: предоставления актуальной информации о продуктах, услугах, тарифах и условиях.

Ещё одна важная область — работа с HR-данными и внутренними знаниями. RAG помогает сотрудникам быстро находить информацию по внутренним политикам, процедурам, обучающим материалам и корпоративным правилам.

Когда полноценная RAG-система не нужна и можно обойтись проще?

Не каждой организации нужно внедрять RAG-инструмент. Иногда достаточно простого решения, которое позволяет AI отвечать на вопросы на основе базовой информации.

1. Информации немного

Данных примерно до 1000-1500 слов:

График работы офиса.
Контактные данные.
Краткий прайс-лист (5–10 позиций).
Адреса точек продаж.

2. Данные редко меняются

Например, история компании, основные принципы работы, стандартные ответы на типовые вопросы.

Такой подход идеально подходит для малого бизнеса и простых запросов, позволяя AI давать корректные ответы без внедрения полноценной RAG-системы.

Как работает RAG в корпоративных сценариях?

RAG работает как опытный сотрудник: сначала находит нужную информацию во внутренних данных, и только потом формирует ответ.

1. Подключение данных

Система получает доступ к вашим документам, базам знаний, каталогам, инструкциям и FAQ. Данные очищаются, структурируются и подготавливаются для поиска по смыслу, а не по словам.

2. Поиск контекста

На входе — вопрос пользователя. Система понимает его намерение и находит самые релевантные фрагменты, даже если формулировки отличаются.

3. Формирование ответа

AI использует найденный контекст и правила общения, чтобы дать точный ответ строго на основе ваших данных, при необходимости — с указанием источника.

Хотите узнать, сколько стоит разработка RAG-системы для бизнеса?

Разберём ваши задачи, источники данных и сценарии использования и предложим оптимальное решение под ваш бюджет

Обсудить проект

Примеры внедрения RAG-систем

RAG необходим, когда объём и динамика данных выходят за пределы обычных промптов и инструкций.

Сценарии	С чем сталкивается бизнес	Решение с RAG
Интернет-магазин или большой каталог	В каталоге сотни или тысячи товаров. У каждого — характеристики, цена, наличие, вариации. Ассортимент постоянно обновляется, а клиенты задают конкретные вопросы: «Есть ли наушники до 5 000 ₽ с шумоподавлением?»	RAG подключается к актуальному каталогу, отбирает товары по параметрам и передаёт AI только релевантные позиции. Ответ строится на реальных остатках и ценах.
B2B-компания с тарифами и условиями	Несколько тарифов и пакетов услуг, разные условия для сегментов клиентов. Цены, акции и договоры регулярно меняются. Вопросы задают и клиенты, и менеджеры.	RAG работает с текущими коммерческими предложениями и договорами, поэтому AI отвечает строго в рамках действующих условий.
Внутренняя база знаний для сотрудников	Регламенты, инструкции и политики разбросаны по разным системам. Новым сотрудникам сложно быстро разобраться, где искать нужную информацию.	RAG находит нужный фрагмент в документах и формирует ответ с учётом актуальной версии регламента.
Техподдержка и сервисные команды	Много обращений с похожими, но контекстными вопросами. Важно учитывать версию продукта и историю клиента.	RAG использует базу тикетов и документацию, чтобы AI давал точные и единообразные ответы.
Юридические и консалтинговые услуги	Большой объём документов, судебной практики и нормативных актов. Каждый запрос требует индивидуального анализа и точности формулировок.	RAG ищет релевантные прецеденты и нормы права, формирует краткую выжимку и указывает источники, ускоряя работу специалиста без замены экспертизы.
Внутренний корпоративный помощник	Сотрудники тратят время на поиск информации в Drive, Confluence, почте и чатах. Часто неясно, где лежит актуальная версия документа.	RAG интегрируется с корпоративными системами и по запросу выдаёт актуальные инструкции со ссылкой на оригинальный документ.
Образовательные платформы и онлайн-курсы	Большой объём учебных материалов и повторяющиеся вопросы от студентов. Преподаватели тратят время на однотипные объяснения.	RAG использует лекции и методички курса, чтобы AI объяснял материал своими словами, опираясь на учебные источники и уровень студента.

Как сделать RAG-систему?

В ЛайТех мы разрабатываем RAG-системы для бизнеса под конкретные задачи и встраиваем их в существующую инфраструктуру компании.

1

Анализ задач и инфраструктуры

Определяем задачи автоматизации: обработка запросов, поддержка клиентов и сотрудников, работа с документами, подготовка отчётов. Анализируем инфраструктуру клиента — CRM, ERP, мессенджеры, BI-системы — и выбираем оптимальные способы интеграции с учётом требований безопасности и хранения данных.

2

Проектирование сценариев использования

Изучаем текущие процессы и формируем сценарии использования RAG-системы. Продумываем архитектуру, логику и способы взаимодействия пользователей с системой, чтобы ответы были быстрыми и точными.

3

Разработка и интеграция

Реализуем функциональность RAG-системы для работы с чатами, e-mail, API и другими каналами:

- поиск и компиляция информации из внутренних и внешних источников;

- запуск бизнес-процессов по заданным правилам;

- интеграцию с CRM, таск-менеджерами и базами знаний;

- адаптацию системы на основе обратной связи пользователей.

4

Тестирование и контроль качества

Проверяем корректность ответов, устойчивость при нагрузках и работу с типовыми и нестандартными запросами.

5

Внедрение в корпоративную среду и поддержка

Встраиваем RAG в корпоративную экосистему: мессенджеры, внутренние порталы, CRM и ERP. Настраиваем права доступа, логирование, обновление данных и обеспечиваем техническую поддержку.

Преимущества внедрения RAG

Преимущество	Как работает
Точность и проверяемость	AI отвечает на основе актуальных корпоративных данных и документов. Каждый ответ можно проверить, что снижает риск ошибок и повышает доверие.
Актуальность в реальном времени	Система учитывает любые обновления тарифов, правил или документов без дополнительного обучения модели.
Ускорение работы сотрудников	Автоматический поиск информации, подготовка сводок и отчетов экономят время сотрудников и ускоряют адаптацию новичков.
Повышение качества обслуживания клиентов	Быстрые, точные и персонализированные ответы, включая сложные запросы, повышают удовлетворённость и лояльность клиентов.
Снижение операционных затрат	Меньше ручной работы по поиску информации, составлению отчётов и обучению сотрудников.
Масштабируемость и гибкость	Система легко расширяется для работы с большим объёмом данных, новыми источниками и интерфейсами, сохраняя качество ответов.
Объединение знаний между отделами	AI использует данные из разных подразделений, что улучшает понимание процессов и помогает принимать более взвешенные решения.
Аналитическая поддержка и прогнозирование	RAG может формировать сводки, отчёты и прогнозы на основе корпоративных данных, облегчая стратегическое планирование.
Снижение рисков и соблюдение требований	Автоматическая проверка актуальности данных помогает избегать нарушений регламентов и ошибок в документации.

RAG-система на примере продукта LighTech

Хороший способ понять ценность RAG — посмотреть, как эта технология работает не в теории, а в продукте. Один из таких примеров — LighTopic, AI-секретарь для коммуникаций, который мы разработали на базе RAG-подхода.

Задача продукта — превратить встречи, звонки и переписки из «потерянных разговоров» в структурированную и доступную корпоративную память.

LighTopic

Менеджер коммуникаций и задач

В LighTopic источником данных становятся не только документы, но и живые коммуникации: видеовстречи в Zoom, Teams, Google Meet, чаты, заметки и связанные файлы.

Каждый звонок автоматически записывается, расшифровывается и сохраняется в системе. Далее данные очищаются, нормализуются и разбиваются на смысловые блоки — по темам, вопросам, решениям и договорённостям.

Когда пользователь задаёт вопрос — например, «о чём мы договорились с клиентом на прошлой неделе?» или «какие задачи обсуждали по проекту Х?» — система анализирует смысл запроса, определяет его намерение и сопоставляет его с контекстом накопленных данных.

RAG-механизм подбирает релевантные фрагменты из:

расшифровок встреч;
саммари;
задач и решений;
связанных документов.

В результате пользователь получает не список упоминаний, а уже собранный ответ — с ключевыми договорённостями, ответственными и сроками, даже если формулировки в вопросе и в исходных обсуждениях отличаются.

С какими сложностями можно столкнуться при внедрении RAG?

RAG подход даёт компаниям заметные преимущества, но его внедрение в процессы требует подготовки. На практике организации чаще всего сталкиваются со следующими задачами.

Безопасность и конфиденциальность данных

Любой компании важно защитить внутренние документы и данные клиентов. При работе с RAG необходимо заранее определить, кто и к какой информации имеет доступ, а также использовать шифрование и изолированные хранилища. Это особенно важно, если система обращается к внешним источникам данных.

Интеграция с текущими системами

RAG должен «встроиться» в уже существующую ИТ-инфраструктуру: CRM, ERP, базы знаний, внутренние порталы. Это требует корректной настройки API, синхронизации данных и логики работы. Без регулярного тестирования и понятных метрик сложно убедиться, что система действительно выдаёт релевантные ответы.

Масштабируемость

По мере роста объёма данных увеличивается нагрузка на систему. Если архитектура не продумана заранее, ответы могут становиться медленными или менее точными. На практике эту проблему решают за счёт облачной инфраструктуры, оптимизации поиска и грамотной работы с данными.

Стоимость внедрения и поддержки

Затраты включают инфраструктуру, настройку, обучение модели и сопровождение. Компании могут начинать с одного или двух сценариев (например, поддержки сотрудников или клиентов) и масштабируют решение после получения первых результатов.

Адаптация под отрасль и специфику

У каждой сферы свой язык, термины и контекст. Без дообучения RAG может неправильно трактовать профессиональные понятия или давать формальные ответы. Повышать точность помогает обучение на отраслевых данных и постепенное улучшение модели по мере её использования.

RAG как новый стандарт корпоративного ИИ

RAG становится следующим шагом в развитии аналитики и корпоративных ИИ-систем. Он объединяет логику ИИ, внутренние данные компании и актуальную информацию в реальном времени, обеспечивая точные и обоснованные ответы.

В отличие от обычных языковых моделей, RAG опирается на проверенные данные, а не на абстрактные знания. Это делает его надёжным инструментом для принятия решений, поддержки клиентов и автоматизации процессов.

Фактически, RAG превращает ИИ из «умного собеседника» в полноценного цифрового помощника бизнеса.