RAG-система для базы знаний. Как подготовить документы и проверить пилот
Как устроен RAG-поиск по внутренним документам, какие данные и права подготовить, чем проверять ответы и по каким критериям принимать пилот.
Практические сценарии
AI в CRM и бизнес-системах
Руководства, тесты и схемы о RAG-поиске, AI-ассистентах и подключении AI к CRM, проектам и данным с понятными правами и ограничениями.
Материалы
5 материалаРуководства и разборы
AI-агент в Открытых линиях Битрикс24. Как подготовить запуск
Как подключить AI-агента к Открытым линиям Битрикс24: база знаний, правила ответов, связь с CRM, права и передача диалога сотруднику.
Как я использую AI в работе и где обхожусь без него
Личный разбор рабочих сценариев AI: где он ускоряет черновую работу, а где мешает думать и принимать решения.
AI-агент в CRM. Когда он нужен, какие права дать и как проверить результат
Чем AI-агент в CRM отличается от робота, какие задачи ему передавать, как ограничить права и проверить результат пилота.
Гигиена данных в CRM. Что проверить до автоматизации и AI
Чек-лист проверки CRM: дубли, стадии, поля, причины отказа, следующие действия и ответственность за данные перед автоматизацией.
По этому запросу материалов пока нет.
AI в рабочих системах
Какие задачи можно проверить первыми
Для первого запуска нужна повторяющаяся задача, понятные данные и результат, который сотрудник может проверить вручную.
RAG-поиск
Найти ответ в согласованных документах и показать сотруднику материалы, на которых он основан.
Сводка по клиенту
Собрать из карточки сделки ключевые договоренности, открытые вопросы и последнее действие сотрудника.
Проверка данных
Найти карточки без ответственного, следующего действия, причины отказа или других полей, нужных процессу.
Разбор обращения
Определить тему запроса, подготовить краткое описание и передать обращение нужному сотруднику.
AI-агент для CRM
Выполнить разрешенное действие, записать результат в журнал и запросить подтверждение там, где ошибка влияет на клиента или данные.
Данные из документа
Извлечь согласованный набор значений и передать их сотруднику для проверки перед сохранением.
Граница
AI получает только те данные и действия, которые нужны сценарию
Универсальный доступ не является преимуществом. В руководствах отдельно разбираются права, журнал действий, подтверждение опасных операций и способ отключения.
Перед проверкой
Частые вопросы
Что такое RAG и зачем он бизнесу?
RAG сначала ищет подходящие фрагменты во внутренних документах, а затем готовит ответ на их основе. Сотрудник видит источники и может проверить результат.
Что означает AI в CRM?
Это сценарий, в котором модель получает ограниченный набор данных из CRM и выполняет понятную задачу: готовит сводку, классифицирует обращение, ищет пропуски или предлагает следующее действие.
Чем AI-агент для CRM отличается от помощника?
Помощник готовит ответ для человека. Агент может запускать разрешенные действия в системе по заданным правилам. Для таких действий нужны отдельные права, журнал и подтверждение важных операций.
Какие данные нужны для первого AI-сценария?
Нужны поля, которые сотрудники заполняют одинаково, примеры правильного результата и правило проверки. Если в карточках много дублей и пустых значений, сначала стоит исправить данные.
Можно ли разрешить AI менять данные в CRM?
Можно, если изменение ограничено конкретными полями и условиями. На первом этапе безопаснее готовить предложение и оставлять подтверждение сотруднику.
Как выбрать первый сценарий для проверки?
Выберите повторяющуюся задачу с понятным входом и результатом. Например, краткую сводку по сделке или поиск карточек без следующего действия. Затем сравните результат на небольшой выборке.
AI
Следующий шаг