Настроить Cookis
На сайте используются Cookies для улучшения работы сайта
Настроить Cookis
Настроить Cookis
На сайте используются Cookies для улучшения работы сайта
Обязательные cookies
Всегда включен. Эти файлы cookie необходимы для того, чтобы вы могли пользоваться веб-сайтом и его функциями. Их нельзя отключить. Они устанавливаются в ответ на ваши запросы, такие как настройка параметров конфиденциальности, вход в систему или заполнение форм.
Аналитические cookies
Disabled
Эти файлы cookie собирают информацию, чтобы помочь нам понять, как используются наши веб-сайты или насколько эффективны наши маркетинговые кампании, или чтобы помочь нам настроить наши веб-сайты под вас. Смотрите список используемых нами аналитических файлов cookie здесь.
Рекламные cookies
Disabled
Эти файлы cookie предоставляют рекламным компаниям информацию о вашей онлайн-активности, чтобы помочь им предоставлять вам более релевантную онлайн-рекламу или ограничить количество просмотров рекламы. Эта информация может быть передана другим рекламным компаниям. Смотрите список рекламных файлов cookie, которые мы используем здесь.
Внедрение RAG-системы для онлайн-школы "Отличник" (Название компании клиента заменено на вымышленное, в целях сохранения коммерческой тайны)

Онлайн-школа "Отличник" (10 000+ студентов, библиотека из 500+ курсов) получила интеллектуального AI-ассистента на базе RAG. Система индексирует учебные материалы и дает точные ответы на вопросы студентов/преподавателей. Проект реализован за 6 недель.
Процесс внедрения
  1. Аудит и подготовка данных (Неделя 1): Собрали и очистили контент (видео-транскрипты, PDF-лекции, тесты — 50 ГБ). Определили зоны запросов (методики обучения, расписание, техподдержка).
  2. Построение RAG-пайплайна (Недели 2–3): Выбрали векторную БД (Pinecone), LLM (GPT-4o), настроили ретривер (семантический поиск) и генератор. Индексация с чанкингом по 512 токенов.
  3. Интеграция и кастомизация (Недели 4–5): Внедрили в Telegram-бот, сайт и LMS (Moodle). Добавили RAGAS-метрики для оценки точности (recall >95%).
  4. Тестирование и запуск (Неделя 6): A/B-тесты на 1 000 запросах, доработка промптов, обучение команды. Go-live с мониторингом.
Тонкости и нюансы проекта
  • Качество данных: Обработка мультимедиа — транскрипция видео с Whisper, удаление шумов (95% чистоты).
  • Масштабируемость: Автообновление индекса при новых курсах; обработка 10 000 запросов/день без задержек.
  • Безопасность: RAG только на внутренних данных (no external leaks), GDPR-соответствие, rate-limiting.
  • Метрики успеха: Точность ответов 92%, время отклика <2 сек, NPS поддержки +40%.
Результат: Студенты получают ответы 24/7, нагрузка на поддержку упала на 60%.