За последние годы большинство AI-проектов в компаниях стартуют одинаково: сначала делают чат-бота, затем добавляют агентов, автоматизируют отдельные процессы и ожидают роста эффективности.На практике такие проекты часто не дают устойчивого результата. Модель может корректно генерировать текст, демонстрации выглядят убедительно, но в реальной работе ответы оказываются нестабильными, противоречивыми и не связанными с внутренними стандартами компании.Основная причина — отсутствие единого слоя знаний.В проекте для ресторанной группы с 10+ заведениями и историей более 15 лет мы сознательно начали не с агентов и не с интерфейсов, а с построения корпоративной RAG-инфраструктуры. Этот слой стал основой всей последующей AI-архитектуры. Читать далее