«Цифромед» внедрил ИИ-консультанта на базе RAG-системы для автоматизации служб техподдержки
- CNews FORUM 12 ноября
- CNews AWARDS 12 ноября
- Школа Роста
- Российский рынок облаков за 20 лет
- 30 лет рынку ERP в России
- КИИ в облаке
- Сеть как дом
- 10 лет российского бэкапа
- Цифровизация
- Импортозамещение
- Безопасность
- ИТ в госсекторе
- ИТ в банках
- ИТ в торговле
- Телеком
- Интернет
- ИТ-бизнес
- Рейтинги
- Инфографика
|
«Цифромед» (головная компания цифрового кластера «Медицина» ПАО «Ростелеком») представил инновационное решение для автоматизации служб технической поддержки на базе RAG-системы. Решение сокращает время ответа пользователю с 5-7 минут до 30 секунд за счет поиска ответов в актуальной базе знаний вместо «ручного» просмотра документации. Об этом CNews сообщили представители «Ростелекома».
За последние годы существенно выросло количество подсистем и документации, с которой работают пользователи и операторы технической поддержки. Каждая новая информационная система добавляет слой регламентов и инструкций. Информация динамично обновляется и часто дублируется. RAG-система связывает большую языковую модель (LLM) с единой актуальной базой знаний, позволяя операторам и пользователям получать верифицированные ответы за счет документов, загруженных в систему.
Локальное развертывание RAG-решения имеет ряд преимуществ по сравнению с облачными LLM-сервисами, доступ к которым предоставляется через интерфейс компании-разработчика либо по API: система обеспечивает более точные ответы за счет специализированной базы знаний, снижает количество галлюцинаций нейросети и гарантирует безопасность чувствительных данных. Кроме того, RAG-системы позволяют оперативно обновлять базу знаний без дорогостоящего и длительного переобучения модели.
Low/no-code-революция: новая архитектура цифровой независимости Конференция
Разработанное решение было апробировано на реальных пользователях. Система обработала свыше 2,5 тыс запросов, в 90% случаев она нашла релевантные ответы в базе знаний. Более 78% пользователей оценили качество ответа как достаточное для решения их задачи. При этом половина пользователей возвращалась для повторного использования ИИ-консультанта.
Евгений Барсуков, руководитель направления искусственного интеллекта и внутренней автоматизации «Цифромед»: «Итоги апробации показали, что RAG решает одну из главных проблем техподдержки — потерю времени на поиск правильного ответа. Мы видим серьезную перспективу в дальнейшем совершенствовании данной технологии. В частности, планируем повысить качество ответов за счет расширения базы знаний новыми документами, расширить функциональные возможности ИИ-консультанта, а также увеличить количество информационных систем, по которым предоставляются консультации. В дальнейшем рассчитываем, что RAG-система разовьется в полноценного ИИ-агента».
KioskNews shows a cleaned-up reading view extracted from the publisher’s page — the original always lives on their site, not ours.