Мультиагентный автономный комплекс оптимизации логистики и B2B клиентского сервиса
Гибридный поиск по базе знаний в 400 000 единиц товаров.
Конвейерная предобработка семантики на выделенных инференс-серверах.
Для достижения бескомпромиссного качества и исключения «галлюцинаций» ИИ-модели была разработана двухуровневая архитектура Retrieval-Augmented Generation (RAG).
Документы разбиваются на перекрывающиеся семантические фрагменты (chunk size: 512, overlap: 64). Каждому чанку присваивается вектор высокой размерности через embedding-модель.
Использование жесткого Guardrails-валидатора для входящих запросов. Предотвращает любые попытки джейлбрейка, инъекций сторонних промптов и утечки конфиденциальной отчетной информации.
Введите тестовую гипотетическую задачу для ИИ-агента (например, «проверь баланс доставки на узле Тверь-3») и посмотрите, как пролетит конвейер RAG и сработает семантическое связывание.