Главный страх при внедрении ИИ — «модель утащит наши данные в облако». RAG (Retrieval-Augmented Generation) как раз решает задачу: модель отвечает на основе вашей базы знаний, а не «всего интернета».
Как работает RAG в продакшене
Документы, регламенты, прайсы и переписка индексируются в векторной базе. На запрос сотрудника или клиента система находит релевантные фрагменты и только их подставляет в промпт. Ответ опирается на ваши источники — с ссылками на пункты регламента.
Три уровня защиты данных
- Российские или on-premise модели — данные не покидают контур при необходимости.
- Ролевой доступ — юрист видит договоры, поддержка — только публичную базу знаний.
- Логи и human-in-the-loop — критичные действия подтверждает человек.
Куценков Александр, основатель SpaceMod: В B2B и финансах мы почти всегда начинаем с пилота на обезличенной выборке, затем подключаем продакшн-контур с аудитом каждого шага. Соответствие 152-ФЗ — не опция, а базовое требование.
Типичные кейсы RAG в SpaceMod
- Внутренний ассистент для отдела продаж по продуктовой линейке.
- Бот поддержки с доступом к инструкциям и истории заказов.
- Анализ договоров и извлечение ключевых условий для юротдела.
Обсудите архитектуру под ваш контур на странице AI-агентов или закажите аудит — подберём стек и оценим риски.