Эффективность поиска и генерации c дополненным извлечением в корпоративных информационных системах управления знаниями

Аннотация

В статье рассматривается методика проектирования и оценки эффективности системы Retrieval-Augmented Generation для автоматизации доступа сотрудников к корпоративной базе знаний. Описаны ключевые компоненты на языке Python с использованием библиотеки LangChain и векторного хранилища FAISS. Представлены результаты повышения точности и достоверности ответов, снижение доли галлюцинаций генеративной модели и обеспечение прозрачности источников информации.