Наш DTO выходит за рамки физических и процессных моделей, представляя всю структуру компании, её людей, знания и культуру как единый «когнитивный организм».
Каждый уровень обладает собственными методами сбора данных и метриками эффективности, но все они связаны между собой единым контекстом. Именно в этой связующей ткани рождается тот самый «цифровой организм», к которому я стремлюсь при когнитивном программировании корпоративного сознания.
Архитектуры Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Когда я задумался о RAG-двойнике, я увидел не просто новый слой над цифровым двойником организации, а целый философский переход от пассивного хранилища данных к «живому» интеллекту, способному учиться и развиваться в диалоге с человеком.
Принципы RAG: извлечение данных и генерация ответов
Для меня Retrieval-Augmented Generation – это двуполюсный танец между поиском контекста и творческой генерацией.
Сначала система внимательно «вслушивается» в запрос сотрудника и запускает процесс извлечения релевантных фрагментов из корпоративных хранилищ. Это может быть документ в intranet, запись в CRM или аналитический отчёт – всё, что несёт необходимую информацию.
Затем, объединив полученные «кусочки смысла», LLM получает не сухой промпт, а насыщенный контекст, благодаря чему ответ становится не абстрактным, а «вписанным» в реальность компании.
Наконец, LLM конструирует связный, обоснованный текст – рекомендацию, отчёт или стратегическую гипотезу, которую сотрудник воспринимает как разумный совет «из будущего» .
Эта схема позволяет преодолеть главную слабость традиционных LLM – ограниченность «внутренних» знаний – и предлагает каждому участнику команды диалог с интеллектуальным «советником», который помнит всё и приходит на помощь точечно.
Компоненты RAG-системы: индексация, векторное хранилище, LLM
В своей практике я выделяю три ключевых блока, без которых RAG просто не оживёт:
1. Индексация и векторизация. Каждому фрагменту корпоративных данных – от стандарта до e-mail переписки – присваивается эмбеддинг: многомерный вектор, отражающий смысл содержимого. Таким образом строится семантический указатель, где близость векторов соответствует близости смыслов.
2. Векторное хранилище (Vector Store). Это наш «архив смыслов», где под рукой находятся не просто файлы, а их эмбеддинги. При запросе система мгновенно находит самые релевантные куски контекста, опираясь на меру косинусного сходства или другие алгоритмы поиска в высоко-размерном пространстве.