ИИ в бизнесе: как преодолеть вызовы и получить преимущество с помощью LLM и RAG

Команда экспертов провела вебинар, посвященный применению больших языковых моделей (LLM) и технологии RAG (Retrieval-Augmented Generation) в бизнесе. Мероприятие собрало более 150 участников: руководителей компаний, ИТ-специалистов и интеграторов. Спикеры — Дмитрий Лактионов, руководитель продуктового направления «Базы знаний», и Роман Левченков, эксперт по внедрению ИИ — обсудили ключевые тренды, риски и стратегии интеграции ИИ-решений.

Искусственный интеллект уже меняет бизнес-процессы: от автоматизации рутины до анализа данных. Однако компании сталкиваются с рядом проблем:

• Передача конфиденциальной информации облачным LLM несет риски утечек.
• Облачные LLM постоянно дообучаются, что усложняет контроль за их поведением.
• Чем сложнее ИИ-модель, тем выше риск получить недостоверный ответ, особенно при неточных запросах.

«Бизнес все чаще выбирает локальные LLM, такие как LLaMA или Mistral, но их настройка требует значительных ресурсов. А с появлением новых моделей процесс приходится начинать заново», — подчеркнул Дмитрий Лактионов.

Спикеры представили технологию RAG как ответ на ключевые вызовы. Ее суть — в связке LLM с внутренней Базой знаний компании. Это позволяет:

• Генерировать ответы на основе актуальных данных, минимизируя «галлюцинации».
• Контролировать доступ к информации, исключая утечки.
• Гибко адаптироваться к новым моделям без перестройки системы.

«Представьте, что RAG — это студент, который работает не с целой библиотекой, а только с выбранными вами книгами или даже главами этих книг. Это повышает точность ответов и снижает ошибки», — привел аналогию Дмитрий Лактионов.

Ключевое условие успеха — качественная База знаний. Документы должны быть структурированы, актуальны и определены правами доступа. «Только так ИИ станет надежным помощником, а не источником рисков», — отметили спикеры.

В ходе демонстрации эксперты показали, как связка LLM+RAG игнорирует устаревшие данные, обеспечивая релевантность ответов. Подводя итоги встречи, спикеры сформулировали основные выводы:

• Инвестиции в ИИ окупаются, но только при интеграции с внутренними Базами знаний.

• Гибкая платформа — основа для адаптации к технологическим изменениям.
• ИИ не заменяет людей, а усиливает их, превращая рутину в творчество.

«Участники вебинара подтвердили: будущее за решениями, которые бизнес может полностью контролировать. Наша гипотеза о важности платформы как универсального инструмента оказалась верной», — резюмировал Дмитрий Лактионов.

Организаторы вебинара благодарят всех участников за живой интерес и глубокое погружение в тему. Запись мероприятия вы можете посмотреть на VK Видео, RuTube или YouTube.