Фактуальность с RAG

В этом case study показано, как Tesvan внедрил проверку фактической точности с использованием Retrieval-Augmented и контекстно-чувствительных техник, чтобы обеспечить работу современного AI-чатбота. Решение опирается на Большая языковая модель (LLM) и retrieval на основе эмбеддингов для предоставления контекстно релевантных, человекоподобных и фактически точных ответов.

 Обрабатывая контент веб-сайтов и внутреннюю документацию, чатбот преобразует данные конкретной области в эмбеддинги, которые сохраняются в векторной базе данных. Через подход Retrieval-Augmented Generation (RAG) система привязывает ответы к проверенной информации, минимизируя халлюцинации и повышая доверие.

Состояния диалога управляются с помощью state machine, которая контролирует поток беседы, классификацию намерений и интеграцию с инструментами (CRM, планирование и автоматический follow-up). Построенный на масштабируемом API-фреймворке, чатбот обеспечивает бесшовное взаимодействие как через CLI, так и через веб-интерфейсы с быстрым временем отклика.

• Предотвращение халлюцинаций и создания вымышленных ответов Большая языковая модель (LLM).
• Сохранение контекстной согласованности в сложных беседах.
• Управление интеграцией с несколькими корпоративными инструментами.
• Управление интеграцией с несколькими корпоративными инструментами.

• Построен RAG pipeline, связывающий ответы чатбота с источниками достоверной информации.
• Применены retrieval-augmented factuality checks с использованием контекстно-чувствительных техник на каждом шаге ответа.
• Развернута state machine для обеспечения согласованного и контекстно-чувствительного диалога.
• Интегрированы системы CRM и планирования для автоматизации процессов.
• Реализован масштабируемый API-фреймворк, поддерживающий работу как через CLI, так и через веб-интерфейс.

Внедрение retrieval-augmented factuality checks с использованием контекстно-чувствительных техник позволило Tesvan добиться значительных улучшений в производительности и бизнес-показателях: