Производство корпоративных баз знаний для RAG систем: Практика и подходы

Производство корпоративных баз знаний для RAG систем: Практика и подходы

В последние годы создание корпоративных баз знаний (БЗ) для RAG (Retrieval-Augmented Generation) систем становится все более актуальным. Эти системы позволяют улучшать взаимодействие с пользователями, предоставляя контекстуальные ответы на основе имеющихся данных. Опыт разработки таких интеграций подсказывает, что ключевыми аспектами являются правильная структура хранения и подход к наполнению базы.

Опыт разработки и интеграции

Одним из распространенных кейсов стало необходимое добавление в базу знаний всего архива данных бухгалтерии, когда выяснилось, что он хранится только в бумажном формате. В такой ситуации нужно было не только оцифровать документы, но и обеспечить их структурирование. Мы применили алгоритмы оптического распознавания символов (OCR) для создания цифровых копий, а затем использовали бэкенд для интеграции с нашей RAG системой. Оказалось, что на это ушло в два раза больше времени, чем планировалось изначально, так как непредусмотренные сложности с качеством сканов потребовали дополнительной обработки.

Структура хранения данных

Для хранения данных требуется предусмотреть необходимое хранилище на сервере. Как показывает наш опыт, объем хранилища должен составлять от 1.5 до 2 раз больше объема текстовых данных. Это связано с тем, что помимо текстовой информации, необходимо учитывать метаданные, логи и другие вспомогательные данные, которые могут потребоваться в будущем.

Частые ошибки

При разработке БЗ для RAG систем часто допускаются ошибки, такие как недостаточный анализ требований юзеров или игнорирование качества исходных данных. Например, один из проектов нашей компании завершился неудачей из-за того, что команда не учла потребности конечных пользователей. В результате база знаний была избыточной и неэффективной, что привело к низкой удовлетворенности юзеров.

Итоги и рекомендации

Для достижения успешных результатов в разработке корпоративных БЗ для RAG систем рекомендуем следующее:

1. Анализ потребностей: тщательно проанализируйте требования пользователей для создания релевантной базы.
2. Качество данных: уделите внимание качеству исходных данных, проведите их очистку и нормализацию.
3. Структурирование информации: используйте подходы, которые позволят легко находить нужные данные.
4. Тестирование: обязательно протестируйте систему перед запуском, чтобы выявить возможные ошибки.
5. Итеративный подход: развивайте базу знаний на основе фидбека от юзеров, добавляйте новые данные по мере необходимости.
6. Оптимизация хранения: учитывайте необходимость в дополнительном объеме хранилища для обработки дополнительной информации.

Отступление: В следующей статье мы рассмотрим более подробно методы машинного обучения для улучшения качества данных и автоматизации процесса их обновления в рамках корпоративных БЗ. Это может серьезно повлиять на эффективность работы RAG систем и улучшить пользовательский опыт.