ФАКТУАЛЬНОСТЬ С RAG

Контекстная проверка для повышения точности и надёжности генераций.

Содержание

Обзор

Задача

Вызов

Решение

Технический стек

Результат

Описание Проекта

Промышленность

AI/LLM

Расположение

США

Продолжительность

2025

Команда

3 QA engineers

Обзор

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.

Задача

Обеспечить фактическую точность с помощью retrieval-augmented factuality checks.
Поддерживать контекстную чувствительность в многошаговых диалогах.
Автоматизировать квалификацию лидов и follow-up через интеграцию с инструментами.
Обеспечить масштабируемую работу с низкой задержкой на всех интерфейсах.

Вызов

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.

Решение

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.

Результат

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

Другие проекты

AI/LLM

Layered AI Testing

Функциональность, согласованность, производительность, бе...

AI / LLM

Hallucination Testing In Chatbots

Валидация ответов через LLM-as-a-judge и проверку воспрои...

Управление

Clustercontrol

Tesvan усилил QA для ClusterControl: создал тест-планы, о...

Все кейсы

Хотите обсудить ваш проект?

Отправьте свой проект и получите БЕСПЛАТНУЮ консультацию от нашей компании․

Отзывы

Guys did a fantastic job by redesigning our application in a very short time with high quality. They are supporting you in every question during the collaboration even if it's out of the scope of their business. We just asked for videomaker contacts if any, and they made the video. That's amazing!

Алексей Кудря

Основатель, Mnemonic Words

Tesvan helped us set up a full-blown automated testing framework for our web marketing automation product that keeps the mission-critical functionality always under control. Highly appreciate it!

Жанель Печачек

tailwindapp.com

Tesvan has some remarkable knowledge of Cypress e2e automation. They filled the gaps in our automated tests and added new tests. Glad I chose them.

Раймонд Хуанг

Сооснователь, legalatoms.com