Альфа-Банк

RAG‑подход объединил LLM с корпоративной базой знаний и актуальной документацией. Операторы и чат‑бот получили доступ к проверенной информации с учётом контекста клиента.

Мы внедрили многоуровневую фильтрацию источников, контроль актуальности и версионность статей, что снизило риск устаревших ответов.

Результат — рост доли самообслуживания и снижение нагрузки на 2‑ю линию за счёт точных подсказок и автозаполнения форм.

Фрагментация знаний по разным системам и устаревшие статьи.

Долгий онбординг новых операторов и высокая нагрузка на эскалации.

Отсутствие единого индекса и релевантного поиска по нескольким источникам.

Разный уровень качества ответов и отсутствие единых шаблонов.

Построение векторного индекса и настройка RAG с фильтрацией по актуальности и источникам.

Внедрение чат‑бота с контекстом клиента и защищённым доступом к данным.

Автозаполнение полей и форм на основе извлечённых фактов, контроль конфиденциальности.

Организация процесса поддержки качества БЗ: ревью, метрики, быстрая переиндексация.