3. Большая языковая модель (LLM). Здесь и происходит магия генерации. Именно LLM, получив извлечённый контекст и промпт от сотрудника-инженера, синтезирует осмысленный ответ. Сегодня в этой роли выступают GPT-4, Claude или Google Gemini – «мозги», способные творить на стыке данных и интуиции .
Каждый из этих компонентов – инструмент в моих руках когнитивного программиста. Без качественно настроенной индексации и быстрого векторного поиска даже самый продвинутый LLM останется «коробкой без контекста».
Интеграция с корпоративными источниками знаний
Когда я проектирую RAG-двойника, я мысленно соединяю множество «островков» информации в единый архипелаг.
Источники могут быть самыми разными:
– Корпоративный wiki и базы знаний
– Системы документооборота (SharePoint, Confluence)
– CRM- и ERP-системы
– Логи IoT-устройств и сенсоров
– Внутренние чаты и почтовые архивы
Моя задача – построить мосты между этими системами и векторным хранилищем, чтобы при запросе «где-то там» мгновенно всплывали нужные данные здесь и сейчас. Я использую коннекторы, конвертирующие разные форматы в единый поток текстов и метаданных, а затем прогоняю их через пайплайн эмбеддингов.
В результате каждый промпт-инженер получает от RAG-двойника не разрозненный набор фактов, а полноценную картину: «мне доступны все знания компании, и я готов помочь» – таково настроение, которое я закладываю в эту интеграцию.
Именно сочетание чёткого retrieval-механизма с гибкой generation-архитектурой делает RAG-двойника тем самым «искусственным разумом», с которым человек вступает в поэтичный, но очень прагматичный диалог, рождая новое качество корпоративного сознания.
Знаниевые графы и семантические базы
Когда я встраиваю знаниевый граф в архитектуру корпоративного двойника, передо мной раскрывается не просто хранилище сущностей и связей, а семантический каркас, удерживающий всю ткань корпоративного сознания.
Роль графовых баз данных в представлении корпоративных связей
Для меня графовая БД – это не просто набор узлов и рёбер. Это многомерный эфир смысловых связей, в котором каждый узел (сотрудник, проект, навык, процесс) обретает своё положение через отношения к другим узлам. Графовая структура позволяет:
Хранить сложные связи (многозначные зависимости между подразделениями и компетенциями) без потери контекста.