Гибкий метод внедрения инструментов генерации с дополненным поиском в промышленных МСП

Обнаружено: LLM не «видит» ваши документы целиком — она анализирует только те фрагменты, которые ей подсунула система поиска. Если нужный абзац не попал в выборку, модель ответит неверно или выдумает. EASI-RAG позволяет командам без опыта в RAG развернуть работающий чат-бот по внутренним документам менее чем за месяц, фокусируясь на исправлении самых частых ошибок. Суть метода — не строить идеальную систему сразу, а запускать простейший прототип и итеративно устранять 20% причин, вызывающих 80% ошибок. Например, если бот путается в Excel-таблицах, добавляется простой препроцессинг для их преобразования в текст. Результат: рабочий прототип за 3-4 недели вместо месяцев разработки.