• Кейсы

Кейсы применения RAG в IT и телекоме

В сфере IT и телекоммуникаций RAG применяется для поддержки пользователей, автоматизации аналитики и повышения эффективности внутренних сервисов. Эта технология помогает с различными бизнес-задачами отрасли от поиска информации в корпоративных базах данных до формирования SQL-запросов.

Linkedin | Автоматизация техподдержки пользователей

LinkedIn внедрил комбинированное решение на основе RAG и графа знаний для обработки обращений в службу поддержки. Система не просто ищет похожие обращения среди прошлых тикетов, а выстраивает связи между ними, формируя полноценный граф знаний на основе всех обращений пользователей. Когда поступает новый запрос, ИИ анализирует его и выбирает релевантные фрагменты из графа, чтобы сформировать точный и аргументированный ответ.

Благодаря этому удалось избавиться от разрозненности данных, повысить качество поиска и сократить время обработки запросов. За шесть месяцев внедрения медианное время решения одного обращения сократилось на 28%.

Pinterest | Автоматическое создание SQL-запросов

Pinterest упростил работу аналитиков, внедрив RAG для автоматического формирования SQL-запросов. Ранее сотрудники должны были сами выбирать, с какими таблицами работать. Это часто приводило к ошибкам и трате времени на поиск.

Теперь система автоматически находит подходящие таблицы. Описания всех таблиц преобразуются в векторный индекс, а запрос пользователя анализируется и сопоставляется с этим индексом. Затем ИИ подбирает нужные данные и помогает сформировать корректный SQL-запрос буквально за несколько секунд. Это позволило снизить порог входа для новых сотрудников, ускорить аналитику и сделать работу с корпоративными данными более удобной.

HubSpot | Поддержка пользователей внутри продукта

В HubSpot технологии RAG интегрированы в чат-бот поддержки и виджет помощи внутри приложения. Вместо того чтобы самостоятельно искать нужные ответы в обширной базе HubSpot Academy, пользователь получает автоматический ответ на свой запрос. Система извлекает актуальные ответы из 700+ часов образовательного контента академии и выдает точные, релевантные подсказки прямо в момент обращения. Это не только значительно повышает качество поддержки и ускоряет поиск информации, но и помогает развивать self-service, позволяя сэкономить время и ресурсы команды клиентского сервиса.

Этот материал — часть исследования Haiku о RAG. Полное исследование доступно для чтения.

Если вы хотите обсудить внедрение RAG в вашей компании, напишите на почту sergey.ershov@haiku.dev или в телеграм @Ershovsa.

Haiku AI
еще 26 публикаций

Лучшее в блогах

16.02.2026

ADPASS меняется: блог-платформа переходит на платную модель с 1 апреля

Позавчера

Бум на ностальгию. Что произошло?

Позавчера

PR в 2026 году: трансформация коммуникаций в российском бизнесе

19.02.2026

«РАМУзы» х «Логика молока»: «На маркетинг мы выделяем около пяти миллиардов в год»

Вам понравится

Диасофт

20.02.2026

Управление распределенными digital-командами: инструменты, которые работают

Digital IT и инновации

Распределённая команда может показывать отличные результаты — до тех пор, пока рост не превращает управление в набор догадок.

HunterMob

18.02.2026

Как бизнесу продвигаться через видеоконтент в 2026 году? Лекторий от HunterMob и «Допустим-Зерно»

Digital Маркетинг

Уже завтра, 19 февраля, пройдет онлайн-лекторий от Дмитрия Гурина (HunterMob)

Головкин и партнеры

04.02.2026

Качественные промпты для MidJourney: что особенно важно учесть при их создании?

Digital Контент

Разница между обычной картинкой и полноценной ИИ-работой, поистине цепляющей взгляд, заключается не в какой-то там суперсиле нейроредактора, а в детальном и хорошо проработанном сценарном промпте. Он выступает своего рода режиссерским брифом для съемок будущей картины, где важен каждый параметр: от возраста героя и фактуры его одежды до угла падения света и влажности тумана на заднем плане и множества иных уточнений. Чтобы в итоге четкость запроса смогла превратить абстрактную идею в живое, дышащее изображение.

Маркетинговое агентство ОМНА

30.01.2026

Почему разговоры с клиентами (кастдев) в разы полезнее, чем поиск ответов в интернете

Digital Маркетинг

Собирать информацию в интернете почти всегда дешевле — и почти всегда дороже в итоге. Потому что вы экономите на разговоре с клиентом, а потом платите за гипотезы, которые не совпали с реальностью: переписываете лендинги, запускаете рекламу «вслепую», переупаковываете позиционирование, спорите внутри команды и снова пытаетесь понять, что же пошло не так.