RAG: как задавать вопросы нейросети по своим документам
RAG (Retrieval-Augmented Generation) — это технология, которая позволяет нейросети отвечать на вопросы по вашим собственным документам: договорам, инструкциям, прайс-листам, базам знаний, статьям. Вы загружаете файлы в коллекцию, а модель при ответе опирается на их содержимое, а не на общие знания из интернета.
Как это работает: документы разбиваются на фрагменты и сохраняются в векторной базе. Когда вы задаёте вопрос, система находит самые релевантные фрагменты и передаёт их модели вместе с вопросом. В результате ответы точные, со ссылкой на ваши данные, и модель значительно реже «выдумывает» факты.
Шаг 1. Создайте коллекцию
Откройте страницу RAG-коллекции и нажмите «Создать». Коллекция — это тематическое хранилище документов: например, «Договоры», «База знаний поддержки» или «Документация продукта». Коллекций может быть несколько — под разные темы.
Шаг 2. Загрузите документы
В коллекцию можно добавлять данные двумя способами:
После загрузки документ обрабатывается и индексируется — это может занять некоторое время. Статус каждого документа виден в таблице коллекции.
Шаг 3. Задавайте вопросы в чате
Шаг 4 (опционально). Подключите Telegram или Slack
Любую коллекцию можно подключить к собственному Telegram-боту или Slack-каналу — кнопки «Telegram» и «Slack» есть в карточке коллекции. После подключения ваш бот будет отвечать на вопросы по документам прямо в мессенджере: удобно для поддержки клиентов или внутренней базы знаний команды.
Для чего применяют RAG
Поддержка клиентов
Загрузите FAQ, инструкции и регламенты — подключите коллекцию к Telegram-боту, и он будет отвечать клиентам по вашей базе знаний 24/7.
Внутренняя база знаний
Онбординг-документы, процессы, политики компании. Новый сотрудник спрашивает в чате вместо того, чтобы дёргать коллег.
Работа с договорами
Загрузите пакет договоров и спрашивайте: сроки, суммы, ответственность сторон — без ручного поиска по страницам.
Документация продукта
Техническая документация и API-справочники: модель отвечает разработчикам и пользователям точно по докам, а не «по памяти».
Как получить точные ответы: лучшие практики
Типичные ошибки
Сколько это стоит
Создание коллекций бесплатно; для загрузки документов нужен положительный баланс. Вопросы с RAG оплачиваются как обычные сообщения в чате — по тарифу выбранной языковой модели. Найденные фрагменты документов добавляются к запросу и увеличивают объём входных токенов, поэтому ответ по документам стоит немного дороже обычного.