Как ИИ учится и помогает бизнесу?
Что вообще такое ИИ?
Представьте, у вас есть новый сотрудник — очень умный и энергичный, но пока ничего не знает о вашей компании. Вы не заставляете его учить все с нуля, а просто даете доступ к нужным документам и обучаете на ходу выполнить рутинную работу. Примерно так работает современный ИИ(AI - Artificial intelligence).
ИИ (искусственный интеллект) — это не волшебный черный ящик, а просто очень продвинутая программа, которая умеет анализировать данные и принимать решения.
Сейчас популярны два подхода(или модели):
LMM (Large Multimodal Models)
Например: ChatGPT, LLaMa, Gemma, Claude, Mistral
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Что умеет LMM?
LMM (например, ChatGPT) — это как эрудит, который читал тонны книг и может:
- ответить на множество вопросов;
- вести диалог, как человек;
- писать тексты, письма, статьи и т.д.;
- переводить, резюмировать;
- объяснять сложные вещи простым языком;
- писать код, помогать с задачами.
Как работает LMM?
2. Он запоминает шаблоны и связи между словами.
3. Когда вы задаете вопрос, он не ищет ответ, а предсказывает, что должно быть дальше, основываясь на всей информации, которую вложили.
⚠ Проблема. Если данных нет в его обучении — он может придумать ответ (это называется галлюцинация ИИ).
Что умеет RAG?
RAG — это как ChatGPT, но с доступом к вашим документам. Он не просто генерирует ответ, а сначала ищет информацию в вашей базе знаний.
Как работает RAG?
2. Когда пользователь задает вопрос, ИИ ищет ответ в этих данных.
3. Затем он формулирует ответ на основе найденного.
👍 Преимущества: Нет «воды» и обобщенных ответов, потому что ИИ опирается только на проверенные источники, проверенную информацию. Модель не нужно обучать заново, просто добавляете новую информацию и работаете.
Как ИИ становится «умным»?
Перед вами опять новый сотрудник, он очень красив, у него хорошее резюме, он энергичен, умеет выполнять несложную рутинную работу, которую вы ему давали, но выполнять сложные задачи не может, потому что не знает о ваших процессах, продукте, клиентах.
Точно так же и ИИ — без правильного обучения он бесполезен для бизнеса.
Почему мы не обучаем ИИ-модель с «нуля»?
Долго. Это месяцы тренировок на суперкомпьютерах.
Не нужно. В 90% случаев бизнесу не нужен универсальный ИИ, а достаточно доступа к своим данным.
Недостатки LLM-моделей в обучении
Не знают вашу специфику. Ваши клиенты, продукты, процессы — вне их базы.
Ошибаются. Если не знают ответа — выдумывают.
Преимущества RAG-моделей в обучении
Точно. Ответы берутся только из ваших данных.
Гибко. Можно обновлять информацию хоть каждый день.
Строим чат-бота с RAG
1. Собираем базу знаний (документы, FAQ, инструкции).
2. Настраиваем поиск (чтобы ИИ находил нужные фрагменты).
3. Подключаем к чат-боту (например, в Telegram или на сайте).
4. Тестируем и улучшаем.
Важно настроить бота с правилами:
- понимать, что он должен уметь;
- как обращаться к данным;
- как отвечать, строго по документам или вольная генерация.
Пример ИИ-агента
- HR-бот: Отвечает сотрудникам на вопросы про отпуска, зарплату и документы.
- Продажи: Консультирует клиентов по ассортименту и акциям.
- Техподдержка: Решает типовые проблемы без участия оператора.
Что RAG дает вашему бизнесу?
Снижение нагрузки
на поддержку
Отсутствие ошибок
Масштабируемость
Есть вопрос по ИИ?
Запишитесь на бесплатную консультацию — покажем, как автоматизировать поддержку, продажи, управление и другие бизнес-процессы за счёт ИИ.
Заключение
ИИ — не магия, а инструмент. Если просто взять ChatGPT, он может написать информацию, которая не отвечает вашему запросу. Но если дать ему доступ к вашим данным (RAG), он станет вашим экспертом — быстрым, точным и работающим 24/7.
Что делать дальше?
1. Определите, где ИИ сэкономит вам больше всего времени (поддержка, продажи, документы).
2. Соберите базу знаний (FAQ, инструкции, базу товаров).
3. Создайте и настройте чат-бота с RAG — и пусть он работает, пока вы занимаетесь бизнесом!
💡 Главное : Не ждите, пока ИИ станет идеальным.
Начните с малого — и ваш бизнес станет эффективнее уже завтра.
Есть вопросы?
ваш проект автоматизации
