RAG как фундамент ИИ-трансформации: как бизнес минимизирует ошибки, ускоряет внедрение и получает ROI
Большинство AI-инициатив ломается не на моделях, а на данных. На кейсе ресторанного холдинга показываем, как корпоративная «память» на RAG спасает от галлюцинаций, синхронизирует команды и даёт прогнозируемый результат — от скорости релизов до экономии бюджета.
Как мы собрали корпоративную «память» и почему без неё AI всегда даёт сбои.
Как выглядит умная база знаний в реальном бизнесе
Что мы сделали: 1000+ документов, Notion, роли, безопасность
Как на этом фундаменте запускаются AI-агенты и автоматизация
База знаний для ИИ дает результат
Если у компании нет единой базы знаний, на которую опирается AI, то он превращается в бесполезную технологию.
Он будет галлюцинировать, ошибаться, противоречить себе, давать разные ответы, не связанные с реальным контекстом вашего бизнеса.
Именно поэтому в проекте для крупной сети ресторанов (10+ заведений и 15 лет истории) мы начали не с AI-агентов, не с чат-ботов и не с автоматизации процессов.
Мы начали с создания корпоративной RAG-инфраструктуры — умной базы знаний, которая объединила более 1000 страниц документов, собранных за 15 лет работы сети ресторанов.
Это меню, технологические карты, стандарты, регламенты, обучение персонала, винные карты, внутренние гайды — всё, что копилось годами в разных форматах.
Система стала “мозгом” всех будущих AI-продуктов, единым источником фактов и фундаментом для всей AI-трансформации компании.
RAG простыми словами: корпоративная «память» для достоверного ИИ и управляемого результата
Архитектура RAG
Представьте, что вы нанимаете человека, который очень эрудирован, буквально знает весь интернет, но ничего не знает про вашу компанию и специфику. Доверите ли вы ему работу или начнете с того, чтобы погрузить в ваш контекст?
Вот с AI аналогично, прежде чем получить какие то результаты, нам нужно сделать так, чтобы AI-агент знал специфику вашей компании.
Для того, чтобы обучить этой специфике, часто используют векторизированную базу знаний (RAG), иногда в связке с классической (например, Postgre).
RAG — это особый вид базы данных, с которой работают LLM, где все данные переведены в векторный формат для быстрого, точно и удобного доступа.
Соответственно, чтобы любой ваш AI-продукт знал про вашу компанию, ему надо показать множество данных, на основании которых, AI будет выполнять то, что вы просите, будь то тексты, автоматизация продаж, различные чат-боты, да что угодно.
База знаний позволяет любой AI-системе не «придумывать» ответы, а опираться на документальные знания компании и уже обеспечивать процесс выполнения поставленной ей задачи.
Проще говоря:
AI = генерация.
RAG = достоверность.
Именно RAG превращает AI в инструмент, которому можно доверять.
Бизнес-эффект RAG: единый источник знаний, меньше ошибок, быстрые обновления без разработчиков
— Все агенты работают на едином источнике знаний, а не на разных кусках информации.
— Ответы всегда опираются на реальные документы, а не на догадки модели.
— Компания контролирует, что знает AI, и обновляет знания без разработчиков.
В нашем проекте мы построили систему, где все AI-сервисы питаются одной общей базой, связанной с Notion, заказчик может изменять документы, дополнять их информацией, которая автоматически загрузится в мозги базы знаний.
Как происходит обновление данных в базе знаний для ИИ
Что даёт фундамент RAG: AI-помощники, онбординг, автоматизация, мультиканальные агенты
Возможности безграничны, приведем пару примеров, что можно реализовать на основе умной базы знаний:
AI-помощник управляющего
Отвечает на вопросы по стандартам, обновлениям, операционным процедурам.
AI-метрдотель
Работает на одном Qdrant-слое, знает меню, позиции, рекомендации.
AI-онбординг сотрудников
Новичок узнаёт всё из базы знаний — без ручного обучения, с персонализированным треком погружения в процессы компании.
Автоматизация внутренних процессов
Создание документов, чек-листов, инструкций на базе корпоративных данных.
Агенты, которые запускаются на любом языке и в любом интерфейсе
Telegram, Web, CRM, касса, приложение для гостей — все используют одну память.
Проект без операционного ада: как мы сами собирали 1000+ документов, чистили и настраивали роли и безопасность
Один из принципов нашей работы — минимальная нагрузка на операционный ресурс заказчика, мы не просили ТЗ, не требовали от бизнеса писать документацию, собирать ее в нужном нам формате, так как это превратило бы работу в операционный ад.
Мы сами:
— собрали, вычистили и оцифровали 1000+ страниц документов, созданных за 15 лет существования сети ресторанов;
— упорядочили хаотичные файлы, внутренние гайды, меню, стандарты, инструкции;выделили сущности, связи, теги, версии;
— загрузили все в единый векторный слой Qdrant, Postgre, настроили автообновления;
— построили архитектуру с ролевым доступом, авторизацией и безопасностью.
Результат для бизнеса: корпоративная «память», меньше ручных задач, быстрый старт AI-инициатив
Заказчик получил структурированную корпоративную память, не потратив ни огромного количества ресурсов на подготовку к AI-трансформации.
Из чего состоит решение: автообновления, роли и безопасность, поиск, админ-панель, API-слой
Автообновление из Notion
Менеджер внес новую информацию в Notion = информация автоматом оказывается во всех AI-продуктах.
Разбивка по ролям и строгая безопасность
Была реализована архитектура ролевой сегментации, где каждая роль имеет собственные коллекции и ключи.
Поисковик по базе через Telegram
Сотрудники получают ответы за секунды — с точными цитатами, при чем только ту информацию, которая доступна именно его роли в его ресторане. Если информация конфиденциальна, сообщение от Telegram-бота получает специальную пометку, чтобы юзер обратил на это внимание.
Админ-панель
Система включает в себя панель администратора, где менеджер может управлять разграничением доступов: к какой странице в ноушен у какого типа юзеров будет доступ, выдавать/удалять новые роли и приглашения в систему для сотрудников, а также видеть логи, с запросами, которые отправляли пользователи в поисковик
Универсальный слой для всех будущих AI-агентов
Так как база знаний создана для того, чтобы стать универсальным ядром для всех будущих AI-решений, мы реализовали архитектуру таким образом, чтобы все будущие AI-продукты могли к ней подключаться по API
Изолированные базы данных RAG для обеспечения безопасности
Безопасность данных по умолчанию: изолированные коллекции, фильтры доступа, аудит и ротация ключей
Безопасность — это основа архитектуры, не будем раскрывать всех секретов и базовых практик, ниже опишу несколько особенностей.
Мы построили изолированные базы данных:
— каждой роли — своя коллекция;
— каждый ключ — свои права;
— фильтры по restaurant_id, object_type, tags;
— запреты на межролевой доступ;
— аудит всех запросов;
— автоматическая ротация ключей.
То есть официант физически не может получить доступ к данным управляющего — даже если захочет, его база данных, которая отвечает за ответы официантам просто не хранит информацию, которая относится к управляющему.
Выводы для бизнеса: проваливаются не модели, а данные. Фундамент, то есть RAG, решает
Большинство AI-проектов ломаются не на моделях — а на данных.
Когда компания пытается строить AI без единой умной базы знаний, система начинает противоречить себе, устаревать и требовать постоянных доработок.
Единая корпоративная память решает это раз и навсегда.
Это фундамент, который позволяет строить решения, которые не разрушаются со временем.
И это лишь один из наших кейсов по работе с ИИ и внедрению IT-решений.
В Telegram-канале я рассказываю, с чего начать построение IT-отдела в компании.
Сохраните мой контакт — на случай, если захотите применить ИИ или другие IT-решения у себя.
Кейсы
Неделя рекламы 
Новости 
How to 
Интервью и дискуссии 
Маркетинговые исследования 
Просто о сложном 
Энциклопедия обмана 
Проверено ADPASS 
Рекламные кампании