Как ИИ-чат учится понимать клиентов: от загрузки базы знаний до персонализации
Разбираем механику обучения ИИ-чатов: как работает RAG, три пути адаптации под бизнес, непрерывное обучение и персонализация. Практические советы по настройке бота, который понимает именно ваших клиентов.
Читать далее
Как работает ИИ-чат: от запроса клиента до готового ответа
Разбираем механику работы ИИ-чата по шагам: как система понимает запрос, ищет информацию, генерирует ответ и выполняет действия. Техническая сторона простым языком.
Читать далее
Анти‑галлюцинации: как заставить LLM отвечать только по фактам и с источниками
Практический план для CTO и руководителя поддержки: RAG, ответы только из контекста, цитирование, отказы при нехватке данных, структурированные выходы и валидация ключевых полей. Рубрика оценки, тестовый набор, чеклист и FAQ.
Читать далее
Бот по PDF и регламентам: как RAG работает на практике
Как создать бота, который отвечает по документам: архитектура RAG, борьба с галлюцинациями LLM, верификация ответов и метрики качества. Практический гайд с кейсом.
Читать далее
RAG для бизнеса: как заставить LLM отвечать строго по базе знаний
Разбираемся, как технология RAG позволяет AI-ботам отвечать точно по вашим документам, а не выдумывать факты. Архитектура, компоненты, типичные ошибки и практические кейсы. Руководство для казахстанского бизнеса.
Читать далее