Как RAG-помощник ускоряет работу техподдержки
В современных условиях скорость и качество решения инцидентов — ключевые показатели эффективности техподдержки. Однако на практике команды часто сталкиваются с проблемой: документация разрознена, инструкции неполные, а поиск нужного материала занимает слишком много времени. Решение нашлось в применении ИИ-технологий.
Проблема: поиск информации в документации
Техподдержка отвечает за решение инцидентов в рамках SLA, мониторинг, взаимодействие с клиентами и другие задачи. Основной инструмент — документация в Confluence и Jira. Но на деле:
— не все специалисты помнят ключевые кейсы;
— библиотека документов неполная;
— структура документации формировалась хаотично.
Это замедляет работу и снижает качество обслуживания.
Решение: внедрение RAG-архитектуры
Команда техподдержки МТС Web Services решила проблему с помощью RAG (Retrieval-Augmented Generation) — генерации с дополненной выборкой. В основе решения — большие языковые модели (LLM) и векторная база данных.
Как это работает:
1. Векторная база хранит документы из Confluence и Jira.
2. Источники регулярно сканируются и обновляются.
3. Пользователь отправляет запрос — он преобразуется в эмбеддинг.
4. Система находит наиболее релевантные документы.
5. Документы добавляются к запросу и отправляются в LLM.
6. Пользователь получает ответ вместе со списком источников.
Преимущества ИИ-помощника
Внедрение RAG-системы принесло ряд практических выгод:
— ускорился поиск нужной информации;
— система учитывает семантику запросов, находя релевантные материалы;
— сотрудники могут оценивать качество ответов и оставлять комментарии, что помогает улучшать документацию;
— подход к документации изменился: теперь приоритет отдаётся коротким инструкциям, удобным для поиска через ИИ.
Итоги и перспективы
RAG-помощник стал дополнительным инструментом техподдержки, а не заменой человеческого труда. Его внедрение продолжается: команда выявляет неактуальную информацию и совершенствует документацию.
В будущем планируется расширить функционал помощника — добиться того, чтобы система могла выдавать рекомендации по решению инцидентов без первоначального анализа со стороны человека. Это позволит ещё больше сократить время обработки запросов и повысить качество обслуживания.
Не пропусти рабочие идеи по AI — подпишись на Telegram-канал AI в деле | ИИ и автоматизация для бизнеса.