RAG-база знаний на YandexGPT для поддержки и продаж

2026-07-14

Типовое внедрение: ИИ-помощник на YandexGPT отвечает по документам компании со ссылкой на источник и снимает типовые вопросы поддержки.

Контекст

Поддержка и продажи почти в любой компании тратят заметную часть времени на одни и те же вопросы: что входит в прайс, какие условия по гарантии, какой регламент по конкретной ситуации. Ответ обычно есть в документах компании, но найти нужный фрагмент вручную — отдельная работа, и часть вопросов остаётся без быстрого ответа, потому что искать в файлах дольше, чем ответить по памяти неточно.

Использовать языковую модель «как есть» для таких ответов рискованно: без привязки к документам она может уверенно назвать правдоподобную, но неверную цифру или условие — а клиент это запомнит.

Задача

Дать поддержке и продажам инструмент, который отвечает по документам компании быстро и проверяемо — со ссылкой на источник, — и честно признаёт, если ответа в базе нет, вместо того чтобы придумывать его.

Решение

1. Собрали документы компании в единую базу: прайс, регламенты, FAQ, инструкции, ограничения вроде минимального объёма или условий доставки.
2. Разбили документы на фрагменты и проиндексировали через Yandex Embeddings в векторном хранилище (pgvector).
3. Настроили поиск релевантных фрагментов по вопросу пользователя и формирование ответа строго на их основе через YandexGPT, с указанием источника.
4. Зафиксировали правило эскалации: если в базе нет подходящего фрагмента, система сообщает об этом и передаёт вопрос человеку, а не отвечает по общим знаниям модели.
5. Встроили контур в существующий канал общения с клиентами — виджет на сайте или чат-бот — так, чтобы обновление документов не требовало переобучения или деплоя.
6. Добавили логирование вопросов без ответа — это одновременно карта того, каких знаний реально не хватает в документах компании.

Стек

Результаты

Диапазон 60-80% отражает типовую долю вопросов поддержки, которые закрывает RAG-ответ без эскалации — по опыту внедрений в чат-ботах с базой знаний. Точный процент для конкретной компании зависит от полноты и структурированности исходных документов и измеряется на пилоте.

Выводы и тиражируемость

Подход тиражируется на поддержку, продажи и внутренний онбординг сотрудников — механика поиска и формирования ответа одна и та же, меняется только набор документов и канал подключения. Ключевое условие для результата — актуальная и хотя бы минимально структурированная база документов: если в компании нет ничего, кроме разрозненных переписок, первая часть проекта уходит на приведение источников в рабочий вид.

Смежные сценарии использования YandexGPT в бизнесе — в статье YandexGPT для бизнеса: 7 рабочих сценариев.

Связанные материалы