/ сервіс / 05
AI development
LLM-функції, AI-асистенти, RAG-пошук, automation flows і інтеграції моделей у продуктову логіку.
/ scope
Що входить у роботу
/ stack
Технологічний фокус
Як 01.DEVS підключається
Починаємо з короткого discovery, фіксуємо ризики, пріоритети й delivery-план, після чого рухаємося ітераціями з прозорою комунікацією та production-фокусом.
/ питання
Що варто знати перед стартом
Чи потрібне донавчання моделі для бази знань?
Не обов'язково. Спочатку перевіряємо пошук і передачу релевантного контексту, якість документів та очікувані відповіді. Вибір RAG, звичайного пошуку або донавчання залежить від конкретної задачі й результатів оцінювання.
Як перевіряєте, що асистент відповідає правильно?
Формуємо набір типових і складних питань з очікуваними джерелами. Окремо перевіряємо пошук, підтвердженість відповіді, відмову за відсутності даних, доступи та вартість виконання.
Чи можна підключити приватні документи?
Так, після визначення прав доступу, дозволених провайдерів і правил зберігання. Авторизація має обмежувати документи до передачі контексту моделі; приховати джерело у відповіді недостатньо.
Матеріали за темою
Демонстрація
Демонстрація RAG-асистента: відповідь із джерелом або чесна відмова
Навчальний приклад RAG для бази знань: пошук уривків, джерела, відсутність відповіді, доступи та критерії оцінки без платного публічного API.
Читати матеріал