Польза RAG-систем для компаний — точные ответы на основе ваших данных

Зачастую генерации ответов LLM недостаточно для работы с бизнес-задачами компаний. В этом случае важны точность, актуальность и привязка к источникам, которых недостает в генеративных моделях. Решением может стать дополнение промежуточного этапа — поиска (retrieval). Технология RAG дополняет модель доступом к поиску по корпоративным базам знаний и превращает его в инструмент для прикладных задач.

Как формирует ответ RAG?
Принцип работы RAG отличается от классической языковой модели, которая формирует ответ, опираясь лишь на внутренние знания, полученные при обучении.
Вместо прямого ответа на запрос, модель работает с данными компании:
1️⃣ Система анализирует запрос пользователя и определяет его смысл.
2️⃣ Во внутренней базе данных определяются наиболее релевантные фрагменты документов и передаются модели как контекст.
3️⃣ Предоставленный контекст используется языковой моделью для генерации итогового ответа.

RAG создает систему, сочетающую возможности ИИ-модели со спецификой данных компании. Это позволяет бизнесу решать конкретные задачи:
👉 Упрощение работы по узким, прикладным сценариям работы. Например, анализ и поиск по корпоративным архивам, внутренняя техподдержка, улучшение клиентского сервиса, онбординг новых сотрудников.

👉 Автоматизация поиска в профессиональных областях, например, для быстрого поиска информации по конкретному типу договора для юридического отдела или актуальных регуляторных требований для комплаенса.

👉 При частом обновлении данных в компании RAG становится незаменимой технологией. Компания перестает тратить ресурсы на дообучение исходной модели на новых данных — актуальность обеспечивается на этапе поиска.

RAG-системы не подменяют классические LLM, а дополняют их, расширяя возможности применения ИИ в корпоративной среде. Это технология для сценариев, где важны точность, актуальность и опора на проверенные источники. При корректной работе с корпоративными данными RAG позволяет превратить разрозненные базы знаний в управляемый интеллектуальный инструмент — прозрачный, масштабируемый и адаптированный под реальные бизнес-процессы. Именно поэтому RAG сегодня становится ключевым шагом в развитии корпоративного ИИ.

Какие новые функции вы хотели бы видеть в Compare?

Ранее в постах мы уже рассказали про новые возможности Compare и подробно разобрали его текущий функционал. Теперь хотим узнать ваше мнение!

Какие дополнительные обновления могли бы быть полезны для вашей работы? Проголосуйте за наиболее интересный вариант развития или предложите свою идею в комментариях.

Ваши ответы помогут нам расставить приоритеты в разработке и сделать инструмент еще более полезным для ваших задач!

🌐 Дайджест новостей в сфере регулирования ИИ со всего мира с начала год от ИИ & Право

Вопросы права и технологий неразрывно связаны. Пока одни разрабатывают алгоритмы, другие создают правила, по которым им предстоит работать. Чтобы быть в курсе того, как меняется нормативная среда и законодательство в сфере ИИ, коллеги из канала ИИ & Право собрали подборку из самых интересных новостей с начала 2026-го года.

🚫 Китай планирует строго регулировать работу ИИ-компаньонов;
⚖️ Франция начала расследование из-за дипфейков, созданных Grok;
🧒 Нью-Йорк предлагает ограничить использование ИИ-чатботов детьми;
🏫 Гонконг выпустил рекомендации по защите школ от дипфейков;
💼 Канадский артист готовит иск против Google за сгенерированную ИИ клевету;
🏛 В январе 2026 года началось применение Регламента 10 DIFC;
📘 Сингапур опубликовал Model AI Governance Framework for Agentic AI;
📜 Ирландия опубликовала национальную схему исполнения Регламента ЕС об ИИ;
🎙 Европейский регулятор персональных данных запускает серию подкастов о ключевых трендах в ИИ;
📖 Опубликован Международный доклад по безопасности ИИ 2026, предупреждающий о реальных угрозах.

В канале регулярно публикуют самые свежие новости о регулировании нейросетей, ИИ-комплаенсе, этических нормах и LegalTech.
Если вам важно понимать не только содержание законов, но и логику регуляторов — подписывайтесь на канал @ai_and_law_rus. Здесь вы всегда найдете оперативные разборы законопроектов и опубликованные документы.

Сразу два ИИ-решения от Embedika — в рейтинге CNews!

В CNews опубликовали ежегодный обзор корпоративных ИИ-помощников для автоматизации рабочих задач, поиска и проверки документов. И в этот раз в рейтинг вошли сразу два наших решения — Contract и Cursor.

🔗 Ознакомиться с результатами обзора можно по ссылке.

В исследовании коллеги собрали инструменты для бизнеса, помогающие в написании текстов, поиске информации по базам знаний или проверки документации. Наши продукты выполняют следующие функции:

1️⃣ Contract помогает работать с договорной документацией. Система определяет тип документа, проверяет его по внутренним чек-листам, находит риски и собирает протокол разногласий. Подробно о возможностях сервиса мы рассказывали в нашем канале.

2️⃣ Cursor — система поиска по корпоративным данным с применением технологии RAG. Он объединяет все источники информации в компании и ищет нужное не только по названию файла, но и по смыслу. Узнать о возможностях платформы вы можете в нашем посте с обзором функционала.

Попадание в рейтинг — приятное подтверждение того, что мы движемся в верном направлении 🚀

Три уровня оценки RAG: ранжирование, генерация с эталонами и без

Недавно мы разобрали, какие метрики помогают диагностировать работу RAG-систем. А сегодня делимся новой статьей на TProger, где наш ML-инженер, Никита Кравчук, поделился методиками оценки еще более подробно и затронул вопросы математики метрик, используемых для оценки поиска и генерации.

В новом материале на TProger разобрали ключевые моменты, которые важно учитывать при оценке RAG. Делимся главным 👇

🔹Внедрение RAG — это не финальная точка, а начало цикла улучшений. Чтобы система действительно приносила пользу бизнесу, нужно точно понимать, где возникают ошибки: на этапе поиска релевантных фрагментов или при формировании ответа. И здесь важен комплексный подход к метрикам.
🔹 Оценка поиска. Для расчета метрик ранжирования необходима эталонная разметка релевантности чанков. MRR учитывает только позицию первого релевантного фрагмента, precision@k оценивает точность в топ-k, а nDCG@k чувствителен к порядку выдачи. Полноту найденных релевантных чанков измеряет recall@k.
🔹 Оценка генерации при наличии эталонов. Если есть датасет правильных ответов, можно использовать такие метрики, как BLEU и ROUGE. Они оценивают совпадение n-грамм токенов, но чрезмерно штрафуют за перефразирование эталонов. BERTScore лишен этого недостатка, так как оценивает семантическую близость через эмбеддинги токенов.
🔹 Оценка генерации без эталонов. Когда собрать эталонные ответы невозможно, применяется подход LLM-as-a-judge. LLM получает промпт с запросом, ответом и критерием оценки, после чего выставляет балл по заданной шкале с обоснованием.

🔗 Полный разбор с формулами и классификацией — в статье на TProger

LLM-as-a-judge: как языковые модели оценивают качество ответов

Оценка качества генерации в RAG-системах часто осложняется отсутствием эталонных ответов. Даже когда эталоны есть, вариативность формулировок затрудняет автоматическую проверку. Один из современных подходов к решению этой задачи — использование самой языковой модели в роли судьи. Этот метод называется LLM-as-a-judge и позволяет оценивать ответы RAG-системы по заданным критериям без прямого сравнения с эталоном.

📍 Принцип работы LLM-as-a-judge:
Подход LLM-as-a-judge применим как при наличии эталонных ответов, так и без них. В первом случае модель оценивает, насколько сгенерированный ответ похож на эталонный. Во втором — ответ оценивается по заданному критерию, описанному в промпте. Модель получает на вход запрос, сгенерированный ответ, при необходимости — эталон и контекст, а также шкалу оценивания, и выдает оценку с обоснованием.

📍 Критерии оценивания
В зависимости от бизнес-задачи и требований к системе могут использоваться различные критерии:
🔹 Правильность ответа — оценивает, совпадает ли ответ с правильным решением или явно решает задачу пользователя;
🔹Отсутствие избыточной информации — проверяет, насколько ответ лаконичен и не содержит повторов;
🔹Доступность изложения — определяет, насколько текст понятен широкому кругу пользователей и не содержит излишней сложности.

Для каждого критерия разрабатывается шкала оценивания, где каждое значение (например, от 0 до 2) соответствует определенному уровню соблюдения требований критерия.

📍 Ограничения подхода:
Языковая модель может допускать ошибки при оценке ответов RAG. Для повышения надежности оценок рекомендуется валидация на основе экспертных данных: подготовка датасета с запросами и ответами системы, экспертная разметка, разделение выборок, подбор параметров модели и промпта на валидационной выборке и итоговая проверка на тестовой. Такой подход обеспечивает контролируемую настройку модели и повышает достоверность автоматической оценки качества.