• CNews FORUM 12 ноября
• CNews AWARDS 12 ноября
• Школа Роста
• Российский рынок облаков за 20 лет
• 30 лет рынку ERP в России
• КИИ в облаке
• Сеть как дом
• 10 лет российского бэкапа
• Цифровизация
• Импортозамещение
• Безопасность
• ИТ в госсекторе
• ИТ в банках
• ИТ в торговле
• Телеком
• Интернет
• ИТ-бизнес
• Рейтинги
• Инфографика

21 Октября 2026 11:54 21 Окт 2026 11:54 |

«Цифромед» (головная компания цифрового кластера «Медицина» ПАО «Ростелеком») представил инновационное решение для автоматизации служб технической поддержки на базе RAG-системы. Решение сокращает время ответа пользователю с 5-7 минут до 30 секунд за счет поиска ответов в актуальной базе знаний вместо «ручного» просмотра документации. Об этом CNews сообщили представители «Ростелекома».

За последние годы существенно выросло количество подсистем и документации, с которой работают пользователи и операторы технической поддержки. Каждая новая информационная система добавляет слой регламентов и инструкций. Информация динамично обновляется и часто дублируется. RAG-система связывает большую языковую модель (LLM) с единой актуальной базой знаний, позволяя операторам и пользователям получать верифицированные ответы за счет документов, загруженных в систему.

Локальное развертывание RAG-решения имеет ряд преимуществ по сравнению с облачными LLM-сервисами, доступ к которым предоставляется через интерфейс компании-разработчика либо по API: система обеспечивает более точные ответы за счет специализированной базы знаний, снижает количество галлюцинаций нейросети и гарантирует безопасность чувствительных данных. Кроме того, RAG-системы позволяют оперативно обновлять базу знаний без дорогостоящего и длительного переобучения модели.

Тигран Саркисов, директор по управлению данными Х5: Без единых правил трактовки данных ИИ начинает делать неверные выводы бизнес

Разработанное решение было апробировано на реальных пользователях. Система обработала свыше 2,5 тыс запросов, в 90% случаев она нашла релевантные ответы в базе знаний. Более 78% пользователей оценили качество ответа как достаточное для решения их задачи. При этом половина пользователей возвращалась для повторного использования ИИ-консультанта.

Евгений Барсуков, руководитель направления искусственного интеллекта и внутренней автоматизации «Цифромед»: «Итоги апробации показали, что RAG решает одну из главных проблем техподдержки — потерю времени на поиск правильного ответа. Мы видим серьезную перспективу в дальнейшем совершенствовании данной технологии. В частности, планируем повысить качество ответов за счет расширения базы знаний новыми документами, расширить функциональные возможности ИИ-консультанта, а также увеличить количество информационных систем, по которым предоставляются консультации. В дальнейшем рассчитываем, что RAG-система разовьется в полноценного ИИ-агента».