Команды месяцами шлифуют промпты, переписывают инструкции, тестируют новые модели — а качество ответов ИИ-ассистента все равно не дотягивает до желаемого. Знакомо?
Дело почти никогда не в промптах. Дело — в базе знаний.
На совместном вебинаре Minervasoft и Chatme.ai разберем оба слоя проблемы: смысловой (что должно быть в базе знаний и как ее структурировать) и технический (как ИИ-ассистент на самом деле ищет ответы и почему «находит» не то).
О чем поговорим?
- Как устроен ИИ-ассистент изнутри: от запроса пользователя до готового ответа. Разберем архитектуру RAG-системы — как документы разбиваются на чанки, индексируются в векторной базе и извлекаются в момент ответа.
- Чанкинг, эмбеддинги, метаданные: три технических рычага качества поиска по БЗ. Объясним, почему одни документы «находятся» ассистентом хорошо, а другие — нет, даже если информация в них есть.
- Как тестировать и улучшать БЗ: метрики retrieval и инструменты оценки качества. Расскажем, какими техническими метриками измерять работу ИИ-ассистента — precision, recall, faithfulness — и как на практике использовать RAG-evaluation фреймворки для выявления слабых мест базы знаний ещё до выхода в продакшн.
- Почему промпты не лечат ИИ-ассистентов? Расскажем, что такое семантический слой знаний и как звучит главный закон ИИ-ассистента, который объясняет, почему команды месяцами шлифуют промпты, а качество ответов не достигает желаемого результата.
- Топ-3 критичных требования к базе знаний. Разберём на конкретных примерах, где ИИ-ассистент спотыкается чаще всего и как этого избежать ещё до старта пилота.
- Сценарии внедрения ИИ-ассистентов. Разберём, как выглядит реалистичный план проекта — от аудита существующих знаний до первых замеров эффекта — и почему большинство команд застревают на этапе подготовки источника знаний.
Спикеры
- Сергей Шлыков — Основатель и CEO, сhatme.ai
- Денис Кучеров — Директор проектов Minerva Result, Minervasoft
Для кого
Для тех, кто внедряет ИИ-ассистентов в поддержку, продажи или внутренние процессы — и хочет понять, как довести качество ответов до уровня, при котором решение действительно работает в бою.
