← ИИ для профессионалов: нейросети в ежедневной работе
Lesson
Урок 5.3. Практика: спроектировать сценарий с RAG или агентом для своей работы
Самостоятельно описать реалистичный рабочий сценарий, где помог бы RAG или агент, указав источники данных/инструменты, шаги и где всё равно нужна проверка человеком.
Как выбрать подход: RAG или агент?
Когда выбрать RAG, когда агента — и что проверять всегда
Перед тем как внедрять RAG или агента, стоит задать себе два вопроса: «Откуда должны приходить данные?» и «Нужно ли системе что-то делать, или только найти и объяснить?»
RAG подходит, когда главное — дать точный ответ, основанный на ваших документах с возможностью проверки. Например: «ответить на вопрос сотрудника по регламенту» или «помочь клиенту разобраться в инструкции к продукту». Источники данных — внутренняя база знаний, PDF-документы, статьи поддержки. Результат — ответ с цитатой, которую можно открыть и сверить.
Агент подходит, когда задача требует нескольких шагов с разными инструментами: найти данные, посчитать, записать результат. Например: «каждое утро брать данные продаж из CRM, считать итоги и отправлять отчёт». Здесь нужны инструменты — доступ к API, калькулятор, отправка письма.
В обоих случаях остаётся зона ответственности человека. Даже при точном RAG-ответе стоит проверить, актуален ли найденный документ. Даже при чётком агентном сценарии — убедиться, что данные получены из правильного источника и действие совершено корректно. Ответственность за результат всегда остаётся на человеке.
Lesson notes
Когда выбрать RAG, когда агента — и что проверять всегда
Перед тем как внедрять RAG или агента, стоит задать себе два вопроса: «Откуда должны приходить данные?» и «Нужно ли системе что-то делать, или только найти и объяснить?»
RAG подходит, когда главное — дать точный ответ, основанный на ваших документах с возможностью проверки. Например: «ответить на вопрос сотрудника по регламенту» или «помочь клиенту разобраться в инструкции к продукту». Источники данных — внутренняя база знаний, PDF-документы, статьи поддержки. Результат — ответ с цитатой, которую можно открыть и сверить.
Агент подходит, когда задача требует нескольких шагов с разными инструментами: найти данные, посчитать, записать результат. Например: «каждое утро брать данные продаж из CRM, считать итоги и отправлять отчёт». Здесь нужны инструменты — доступ к API, калькулятор, отправка письма.
В обоих случаях остаётся зона ответственности человека. Даже при точном RAG-ответе стоит проверить, актуален ли найденный документ. Даже при чётком агентном сценарии — убедиться, что данные получены из правильного источника и действие совершено корректно. Ответственность за результат всегда остаётся на человеке.