Х2 к скорости: как RAG-поиск экономит 50% времени

«Производительность ИИ-инструментов напрямую зависит от качества фундамента — вашей базы знаний. Чем полнее и актуальнее данные, тем выше точность RAG-поиска и ниже нагрузка на специалистов сервисных подразделений» — отмечает Дарья Пантюхова, ведущий эксперт Центра разработки 1С:ITILIUM, Деснол.

Мы протестировали функциональность 1C:ITILIUM на собственных бизнес-процессах и получили конкретный результат ➡️ Использование технологии генерации ответов с поиском по корпоративной базе знаний — RAG (Retrieval-Augmented Generation) — сокращает время подготовки ответа в 2 раза.

ИИ-механизм переводит работу первой линии технической поддержки в режим верификации готовых решений:

• Система анализирует смысл обращения, а не только ключевые слова. На основе контекста ИИ извлекает релевантные фрагменты из базы знаний и формирует целевой ответ.
• Интегрированные технологии оптического распознавания символов позволяют системе использовать в качестве источников знаний даже сканы документов и скриншоты (PNG, JPEG, TIFF).
• Вместо ссылки на статью из базы знаний, ИИ-помощник предлагает сотруднику полностью сформулированный ответ. Оператору остается лишь подтвердить или скорректировать текст перед отправкой пользователю.

📊 Наш опыт подтверждается глобальными трендами

• Gartner: Внедрение RAG в ESM-системы решает главную проблему сервиса — неактуальные или сложные для поиска базы знаний. ИИ исключает человеческий фактор при работе с регламентами и CMDB, что напрямую ускоряет закрытие заявок.
• IBM: RAG меняет роль сотрудника: он перестает быть «поисковиком» и становится «верификатором», который просто проверяет готовый ответ системы. Это снижает среднее время обработки обращения до 50%.

А вы уже используете ИИ-технологии в своих сервисных процессах?