Архитектура решения
Мы использовали комбинацию векторной базы данных Pinecone, эмбеддингов OpenAI и модели GPT-4 для генерации ответов. Ключевым элементом стала система ранжирования релевантности документов.
Подготовка данных
Процесс включал очистку и структурирование 10,000+ документов технической документации, создание метаданных и индексацию с использованием chunking стратегии по 512 токенов.
Оптимизация качества ответов
Внедрили систему prompt engineering с контекстными примерами, что повысило релевантность ответов на 40%. Также добавили механизм fallback для случаев низкой уверенности модели.
Результаты внедрения
За 3 месяца работы система обработала 15,000+ запросов с точностью 91%. Время ответа сократилось с 2-4 часов до 10 секунд. Удовлетворенность клиентов выросла на 35%.
Заключение
RAG-системы показывают отличные результаты при правильной архитектуре и качественной подготовке данных. Ключ к успеху — итеративная оптимизация на основе реального feedback.