Использование искусственного интеллекта в испанских компаниях продолжает расти.
Например, по данным отчета «Цифровизация испанских компаний», подготовленного на основе данных Национального института статистики Испании, в 2025 году ИИ использовали 21,1% компаний с численностью более 10 сотрудников.
Это на девять пунктов больше, чем годом ранее.
В крупных компаниях показатель заметно выше. Он достигает 58,2%, а рост по сравнению с прошлым годом составляет 13 пунктов.
При этом большинство компаний пока использует ИИ довольно ограниченно и не задействует возможности, которые дает корпоративная RAG-система.
Самыми популярными остаются универсальные ИИ-сервисы. Их чаще всего применяют для подготовки текстов и мультимедийного контента.
Такие инструменты действительно хороши, но в корпоративной среде у них есть ограничения.
Они работают с открытой информацией и обычно не знают внутренние регламенты компании, карточки товаров и пр. Такие системы хорошо справляются с общими задачами, но не видят особенности вашей компании.
В такие сервисы можно загрузить файлы и попросить их проанализировать.
Но каждая новая переписка почти всегда начинается заново.
Документы не превращаются в постоянную базу знаний, а конфиденциальные данные могут уходить во вне. При этом компания не всегда понимает, что происходит с этими данными дальше.
Это существенный риск.
В исследовании выше 53,6% компаний называли проблемы с конфиденциальностью и защитой данных причиной, по которой они еще не используют ИИ. Еще 52,9% говорили о страхе юридических последствий. Корпоративная RAG-система помогает снизить эти барьеры, если она развернута в контролируемой среде.
Важно учитывать, что это справедливо не для любой реализации.
Если компания использует внешнюю RAG-платформу и загружает туда свои документы, риск не исчезает.
Она передает третьей стороне доступ к внутренним материалам, а иногда и к данным клиентов. Поэтому перед внедрением нужно проверить, где хранятся данные, под какой юрисдикцией работает поставщик и какие гарантии он дает по защите персональных данных.
Что такое RAG-система для бизнеса
RAG-система для бизнеса представляет собой архитектуру искусственного интеллекта, которая объединяет большие языковые модели с поиском информации в корпоративных документах и базах данных.
Благодаря этому система может давать точные, актуальные и контекстные ответы на основе внутренних знаний компании.
Такой подход снижает число ошибок и помогает обходиться без дорогостоящего дообучения модели.
Что означает RAG
RAG расшифровывается как Retrieval-Augmented Generation.
На русском этот подход можно назвать генерацией с дополнением через поиск.
Термин предложили исследователи Facebook AI в 2020 году, сейчас это Meta AI.
Чтобы понять принцип работы, удобно разобрать название на три части.
- Retrieval, или поиск. Система получает вопрос пользователя, превращает его в числовое представление с помощью модели векторизации и ищет подходящие фрагменты в нужных хранилищах или базах данных.
- Augmented, или дополнение. Найденная информация используется, чтобы уточнить ответ языковой модели и добавить к нему нужный контекст.
- Generation, или генерация. Модель использует предварительное обучение и найденный корпоративный контекст, чтобы сформулировать связный, точный и обоснованный ответ на базе проверяемых документов.
В отличие от дообучения, когда внутренние параметры языковой модели меняют на основе ваших данных, RAG не перестраивает саму модель.
Этот подход передает ей дополнительный контекст из базы знаний компании. Для большинства организаций это более гибкое и практичное решение.
Обычная языковая модель и RAG-система. Основные отличия
Главное отличие обычной языковой модели от RAG-системы в том, как они получают и используют информацию.
Обычная модель опирается на данные, на которых ее обучили заранее.
RAG-система перед ответом обращается к внутреннему хранилищу документов и использует найденные материалы как контекст.
Поэтому при работе в компании обычная модель может опираться на устаревшие данные, не учитывать особенности конкретной организации и придумывать факты.
Такие ошибки обычно называют галлюцинациями.
RAG-система снижает этот риск, потому что перед подготовкой ответа сверяется с дополнительными и более актуальными источниками.
| Критерий | Обычная языковая модель | ИИ с RAG |
| Источник информации | Опирается на фиксированную базу знаний и данные, на которых модель была обучена заранее. | Сочетает предварительное обучение с поиском информации в нужных корпоративных источниках. |
| Актуальность данных | Может использовать устаревшую информацию и из-за этого давать неточные ответы. | Работает с документами и источниками, которые можно обновлять без перестройки базовой модели. |
| Точность и надежность | Иногда выдает случайные, ошибочные или выдуманные сведения. | Опирается на проверяемые документы и за счет этого снижает риск галлюцинаций. |
| Уровень специализации | Чаще дает общие ответы и не знает глубокий контекст конкретной компании. | Может работать с узкими корпоративными базами знаний, включая регламенты, инструкции, договоры и внутренние данные. |
| Поддержка и стоимость | Для добавления новых знаний часто требуется дообучение, а это дорого по вычислениям, времени и бюджету. | Обычно достаточно добавить или обновить документы в подключенной базе знаний. |
Зачем компании внедрять корпоративную RAG-систему
RAG-системы помогают компаниям обходить ограничения обычных моделей, включая устаревание данных и галлюцинации.
Но есть и другая важная причина.
Бизнесу нужно использовать ИИ так, чтобы чувствительная информация не попадала в публичные сервисы без контроля.
Иначе появляются юридические и репутационные риски.
Подключение ИИ к корпоративным документам и базам данных помогает снизить эти риски, если система развернута правильно.
Риски для персональных данных и конфиденциальной информации
Универсальные ИИ-сервисы стали проблемой для компаний, которые работают с чувствительными данными.
Языковые модели могут обрабатывать внутреннюю или конфиденциальную информацию так, что компания теряет над ней контроль.
Если сотрудник загружает в публичный ИИ-сервис договор с данными клиентов и просит сделать краткое содержание, это может нарушать требования к защите персональных данных.
Преимущества ИИ, который работает с внутренними документами
Решение проблемы конфиденциальности не означает отказ от ИИ.
Грамотно внедренная RAG-система сохраняет пользу нейросетей и делает работу с ними безопаснее.
- Точные ответы с учетом контекста. ИИ отвечает на основе документов компании, поэтому реже придумывает факты, когда ему не хватает исходной информации.
- Конфиденциальность. Данные остаются в контролируемой среде, если компания не использует внешние платформы без достаточных гарантий.
- Актуальность. При добавлении или изменении документов база знаний обновляется без дообучения всей модели.
- Доступ к внутренним знаниям. Сотрудники быстрее находят нужные сведения в договорах, инструкциях и регламентах и не зависят от того, кто помнит расположение файла.
Как RAG-система работает шаг за шагом
Принцип работы RAG-системы можно объяснить без сложной технической терминологии.
Процесс состоит из нескольких этапов.
База знаний как отправная точка
Сначала нужен набор документов, которые RAG-система будет использовать как опору.
Это могут быть договоры, рабочие инструкции, внутренние отчеты, карточки товаров, протоколы совещаний и другие материалы.
Любой файл, в котором есть важная для организации информация, может стать частью такого хранилища.
Обычно его называют базой знаний.
Форматы могут быть разными.
Подходят PDF, Word, Excel, презентации и другие рабочие файлы.
Их выбирают, загружают или подключают к системе, после чего материалы обрабатываются и приводятся к внутреннему формату, с которым может работать ИИ.
От документа к ответу за четыре шага
- Загрузка документов. Файлы попадают в систему и становятся доступными для анализа.
- Индексация. Система изучает содержимое документов и организует его так, чтобы быстро находить нужные фрагменты. Пользователю не нужно разбираться в технических деталях. Достаточно понимать, что после обработки система знает, о чем каждый файл.
- Запрос. Пользователь задает вопрос обычным языком, как в привычном ИИ-ассистенте.
- Поиск и генерация. Система находит наиболее подходящие фрагменты документов, а языковая модель формулирует ясный и связный ответ на основе этой информации.
Какие RAG-платформы и решения есть на рынке
Рынок инструментов для RAG заметно вырос за последние два года.
При поиске коммерческих решений легко столкнуться с множеством платформ для разработчиков и компаний, которые сами собирают RAG-сервисы.
Для бизнеса важнее решения, которыми можно пользоваться без глубокой разработки.
В них должна быть загрузка документов, база знаний и возможность задавать вопросы ИИ.
Если ориентироваться на российский рынок, обычно рассматривают облачные инструменты и модели Yandex Cloud и Yandex AI Studio, решения на базе GigaChat, SaluteBot и GigaChain, а также корпоративные базы знаний и чат-боты Just AI и Jay Knowledge Hub.
Такие варианты могут подойти для старта без крупных вложений.
Но перед активным использованием важно понимать их ограничения.
- Конфиденциальность. Если документы загружаются во внешний сервис, компания частично передает контроль над данными поставщику. Поэтому заранее нужно проверить условия хранения, доступы и пр.
- Работа с файлами. Некоторые платформы удобны для загрузки документов и вопросов к ним, но не всегда заменяют полноценную среду для работы с файлами. В них может не хватать привычных папок, прав доступа, совместного редактирования, ссылок на документы и автоматического обновления материалов.
- Отрыв от рабочих процессов. Внешняя RAG-платформа становится еще одним инструментом поверх текущего процесса. Сотрудникам приходится переключаться между обычным хранилищем файлов и отдельным ИИ-сервисом. На практике из-за этого сервисом часто пользуются реже, чем планировали.
Другой путь заключается в разработке собственной RAG-системы.
Но такой проект может потребовать значительных вложений.
RAG там, где уже документы уже есть
Ответ на многие ограничения не в том, чтобы отказаться от ИИ.
Более практичный путь заключается в том, чтобы встроить RAG в среду, где документы уже хранятся, упорядочиваются и используются каждый день.
Тогда данные не выходят из контролируемого контура, порядок работы с документами почти не меняется, права доступа остаются прежними, а сотрудникам не приходится осваивать отдельный инструмент только ради вопросов к базе знаний.
Для такой системы важна не только интеграция с документами, но и настройка под контекст компании.
ИИ должен понимать, с какими материалами работает.
Документы инженерного проекта, инструкции к промышленному оборудованию, медицинские записи и договоры требуют разного контекста и разных правил ответа.
Такая настройка не обязательно должна превращаться в дорогую индивидуальную разработку. Ее смысл в том, чтобы дать системе понятные инструкции, определить источники, права доступа и правила, по которым она отвечает на вопросы сотрудников.
Самый полезный ИИ для компании не тот, у которого больше всего данных. Гораздо важнее, чтобы он умел работать с вашими данными, не выводил их из-под контроля и не заставлял бизнес зависеть от непонятной внешней инфраструктуры.
Частые вопросы о RAG-системах для бизнеса
1. Безопасно ли загружать конфиденциальные документы в RAG-систему
Это зависит от поставщика и способа внедрения. Если используется внешняя платформа, нужно проверить, где хранятся данные, кто имеет к ним доступ, какие условия прописаны в договоре и можно ли развернуть систему в частном контуре. Без этих проверок риск сохраняется.
2. Какие документы можно добавить в базу знаний
В базу знаний можно включать любые файлы с полезной для компании информацией. Это могут быть договоры, инструкции, отчеты, карточки товаров, протоколы совещаний и другие рабочие материалы. Обычно RAG-системы умеют обрабатывать PDF, Word, Excel и похожие форматы, чтобы ИИ мог находить ответы по их содержанию.
Какие юридические риски возникают при использовании ИИ с персональными данными
Главный риск связан с потерей контроля над данными. Если сотрудник загружает документы с персональными или коммерчески чувствительными сведениями во внешний ИИ-сервис, компания может нарушить требования к обработке и защите данных.
Нужно ли знать программирование, чтобы пользоваться RAG-системой
Не всегда. Есть готовые платформы и корпоративные решения, где пользователь загружает документы и задает вопросы обычным языком. Программирование нужно, если компания хочет собрать собственную систему, интегрировать ее с внутренними сервисами или настроить сложные правила доступа и обновления данных.
Что такое настройка RAG-системы под контекст компании
Это работа с инструкциями, источниками и правилами ответа. Системе нужно объяснить, какие документы считать приоритетными, как отвечать при нехватке данных, какие сведения нельзя показывать отдельным пользователям и как учитывать специфику отрасли. Такая настройка помогает ИИ отвечать точнее и безопаснее.