Как редактору повысить качество ответов RAG-поиска

krakenkaken58 минут назад

Как редактору повысить качество ответов RAG-поиска

Уровень сложностиПростойВремя на прочтение3 минОхват и читатели1.4KБлог компании GramaxПодготовка технической документации*Контент и копирайтинг*Open source*Искусственный интеллектМнениеВсем привет! Меня зовут Катя, я развиваю Gramax — базу знаний для ИТ-команд.

В Gramax мы делаем упор на качественную работу как человека, так и машины. И часто получаем вопросы, как автор статей может повлиять на качество выдачи ИИ-поиска.

В большей мере качество поиска зависит от нас: мы регулярно улучшаем внутренние механизмы, чтобы авторы не становились заложниками технологий. Но есть универсальные правила, которые работают в любой системе с RAG. Этими правилами и хотим поделиться в этой статье:)

Основной принцип

ИИ обрабатывает текст почти как человек: путается в расплывчатых формулировках, теряет контекст при противоречиях, не угадывает то, чего нет. Потому главный принцип прост:

Если по вашей базе знаний свободно ориентируется обычный человек — RAG-поиск тоже справится. И сделает это быстрее и качественнее.

Советы

Логичная иерархия

При делении контента на статьи убедитесь, что статья не попала в раздел, к которому не имеет отношения. «Логичность» иерархии легко проверить на коллегах: предложите им самостоятельно найти нужную статью по дереву разделов.

Информативные заголовки

Заголовки позволяют ИИ составить иерархию контента: он определяет, куда по смыслу относится текст под заголовком, и использует заголовок как обобщение.

❌ Плохо✅ ХорошоДополнительноЛьготы при рождении ребенкаИнформацияКомпенсация аренды жилья для иногородних сотрудников

Один источник правды

Если одно и то же правило описано в нескольких статьях немного по-разному, поиск может вернуть противоречивые ответы. Если дублирование необходимо:

• Вынесите однообразный текст в отдельную статью и ссылайтесь на нее по месту.
• Создайте сниппет и добавьте во все статьи.

Единая терминология

Если в статьях для одной сущности используются разные термины, с высокой вероятностью поиск это поймет и выдаст релевантные ответы. Но если, например, в 5 статьях используется термин «Поддержка», а в одной — «Социальные меры» — контекст может быть утерян.

Актуальность и непротиворечивость

Поиск не компенсирует отсутствие знаний: если информации нет в базе, модель не сможет догадаться и ответ будет ограничен. Поэтому важно постоянно пополнять базу знаний и регулярно актуализировать материалы: обновлять устаревшие правила, фиксировать изменения в процессах и удалять противоречия между разделами.

Что учитывает ИИ-поиск в Gramax

❌ Не учитывает✅ Учитывает💫 Почему такСсылки между статьямиСниппетыGramax бьет весь текст на маленькие кусочки и ищет подходящую информацию именно по кусочкам. Вам не обязательно очевидно связывать текст между собой — поиск сам подберет подходящий ответ по текстуТекст в духе: «См. ниже»Иерархию:

- По каталогам, разделам, подразделам

- По заголовкамGramax учитывает иерархию контента. Если информация из «См. ниже» находится под логичным заголовком — поиск найдет ее без дополнительного указанияТекст на изображении, диаграммеТекст рядом с изображениемИИ-поиск не умеет считывать текст с изображений. Если информация с картинки должна быть в результатах поиска — добавьте ее в текст или в подписьСтарые версии статьиТекущую версиюПоиск выдает результат из конкретной веткии самой актуальной версии статьи. Это позволяет не выводить информацию из устаревших версий и черновиковТекст в духе: «Информация ТОЛЬКО для HR»Ограничение правЕсли у вас настроено ограничение прав по каталогам, поиск выведет только доступную информацию для конкретного пользователяСвойстваСкоро сделаем!

Зачем RAG для такого хорошего контента?

Хорошая структура помогает найти статью, когда человек примерно знает, что ищет. RAG решает другую задачу — он отвечает на вопрос, даже если человек не знает, в какой статье искать, или вообще не готов читать.

Например:

• «Я еду в командировку в Москву на 5 дней, какие у меня суточные и нужно ли согласование?» — человеку нужно просмотреть несколько статей и собрать ответ самому. ИИ-поиск делает это за него.
• Новый сотрудник не знает терминологию компании и не догадается зайти в раздел «Мобильность персонала», чтобы найти информацию про переезд. ИИ-поиск понимает контекст и может искать по синонимам.
• Руководитель не хочет читать — он хочет быстрый ответ.Хорошая база знаний и ИИ-поиск не конкурируют: структура нужна людям, которые читают, и одновременно делает поиск точнее. Плохо оформленная база — это проблема для обоих.

Открыто, бесплатно, и с сообществом

• Смотрите наш сайт — https://gram.ax
• Проверяйте исходники в GitHub и GitVerse
• Вступайте в комьюнити — https://t.me/gramax_chatТеги:• rag
• база знаний
• ии поиск
• документация
• чат-бот
• ai
• ииХабы:• Блог компании Gramax
• Подготовка технической документации
• Контент и копирайтинг
• Open source
• Искусственный интеллект