Как ИИ учится и помогает бизнесу?

В этой статье разберем, как искусственный интеллект учится, чем отличаются модели ИИ и как это можно использовать в бизнесе — без сложных терминов и занудства.

Чат-боты автоматизация Искусственный интеллект

Что такое ИИ?

Как ИИ становится умны?

Что RAG дает вашему 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)

Большая языковая модель, обученная на огромном количестве текстов.

Например: ChatGPT, LLaMa, Gemma, Claude, Mistral

· RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Гибридная модель, где ИИ генерирует наиболее точные ответы, благодаря поиску и использованию информации в вашей базе данных.

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?

1. ИИ обучают на огромном количестве текстов.
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.

🔹 Пример. Вы спрашиваете у чат-бота компании про условия доставки, а он лезет в актуальный текстовый файл и дает точный ответ.

Как работает RAG?

1. Вы загружаете в систему свои данные (базу знаний, документы, FAQ).
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?

Дорого

Обучение модели, как у ChatGPT, стоит миллионы долларов.

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

Быстро устаревают

Мир меняется, и нужны постоянные обновления и доработки.

Не знают вашу специфику

Ваши клиенты, продукты, процессы — вне их базы.

Могут ошибаться

Если не знают ответа — выдумывают.

Преимущества RAG-моделей в обучении

Быстро

Не нужно переучивать ИИ, просто загружаете новые документы.

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:

– 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?

Преимущества подхода с RAG

Снижение нагрузки на поддержку

Клиенты получают ответы быстро, без ожидания.

Отсутствие ошибок

ОИИ не выдумывает, а использует только ваши данные.

Масштабируемость

Один чат-бот может обрабатывать тысячи запросов одновременно.

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.