Вот и авторский лонгрид на Хабре подъехал 🫡

🎯 Применение LLM + RAG для диалоговых систем в службе поддержки

Всем уже надоели тупые боты-автоответчики без LLM. С продвинутой нейросетью бот становится лишь чуть умнее — уже не совсем чурбан железный, а как бы не очень сообразительная сотрудница колл-центра.

Совсем другое дело, когда к LLM подключается архитектура RAG (Retrieval‑Augmented Generation), которая объединяет генеративные возможности нейронки с поиском по базе структурированных данных. Такой бот и общается вменяемо, и резко повышает уровень компетентности. Он с большей вероятностью подскажет, что именно пошло не так и где надо подкрутить, а при необходимости сформирует заявку на выезд мастера.

Но при внедрении такой системы возникает слишком много «как»:
- как выбрать модель нейронки и RAG под задачи компании и избежать «галлюцинаций» ИИ?
- как интегрировать систему с legacy‑сервисами?
- как создавать уникальные датасеты для дообучения моделей?
И т.д.

👉 В статье разбираю теорию и практику на примере компании, автоматизировавшей техподдержку с помощью платформы Robovoice. Детально объясняю, что и как надо настроить, чтобы связка LLM + RAG эффективно работала на вашем предприятии, радовала клиентов и приносила профит вам. Welcome ))