В современном бизнесе искусственный интеллект все активнее интегрируется в повседневные процессы, помогая оптимизировать работу сотрудников и принимать более обоснованные решения. Одним из ключевых направлений развития является использование ИИ-агентов, которые способны работать с большими объемами корпоративной информации и выдавать полезные ответы по запросам пользователей. Однако для того, чтобы такие агенты действительно приносили пользу, необходимо обеспечить качественный сбор и правильную обработку данных, находящихся в различных системах компании. Говоря, что ИИ-агент «подключен к корпоративным данным», многие провайдеры подразумевают под этим подключение к источникам информации без учета того, насколько эффективно и корректно именно происходит извлечение и использование данных. Такая формулировка, похожая на утверждение, что ресторан просто должен подавать еду, не раскрывает всех нюансов: важно не только физически получить доступ к данным, но и сделать так, чтобы агент мог выбирать релевантную информацию и понимать ее контекст.
В корпоративной среде данные хранятся в самых разных системах: от менеджеров документов вроде SharePoint и Google Drive до коммуникационных платформ – Slack, Confluence, Intercom и других. Все эти источники отличаются структурой и объемом информации, что создает вызов для ИИ-агента при сборе данных. Качественные алгоритмы сбора и обработки играют решающую роль. Неправильно организованный процесс может привести к фрагментации важной информации или, напротив, потере контекста, что снижает полезность итоговых результатов. Примером может стать генерация отчета по последней обратной связи клиентов.
Если процесс сбора данных не учтет, что клиенты могут выражать свои мнения разными словами и формулировками, агент рискует пропустить значимые отзывы, например, не соединить отзывы типа «люблю эту функцию» и «UX требует доработки», которые не содержат ключевого слова «обратная связь». Кроме того, нерегулярное или неструктурированное деление отзывов на части может разделить один отзыв на несколько несвязанных кусков, тем самым потеряв смысл, особенно если отдельные части отнесены к разным контекстам, например, комментарии по iOS-приложению, отличающиеся от отзывов о другой платформе. Для ИИ-агентов очень важен объем и качество данных, которые они могут обработать. В отличие от человека, искусственный интеллект ограничен в объеме информации, который может одновременно «переварить» для ответа на запрос. При этом, если среди данных много шума или нерелевантной информации, результат будет низкого качества.
Аналогично тому, как человеку сложно принимать решения, когда ключевая информация утопает в огромном количестве нерелевантного контента. Поэтому перед тем как искусственный интеллект приступит к ответу, необходимо максимально отфильтровать и сузить круг релевантных данных. Эффективный поиск по корпоративным данным играет ключевую роль в этом процессе. Существует два основных подхода к поиску релевантных текстовых документов для ИИ-агента – это поиск по ключевым словам и семантический поиск. Поиск по ключевым словам знаком каждому: он работает так же, как поисковые панели в Google Drive или Microsoft Office.
Вы вводите точные слова, и система ищет документы с совпадающими терминами. Хотя это удобно и понятно, такой подход часто оказывается недостаточным для сложных бизнес-задач, поскольку вся релевантная информация редко ограничивается одним набором слов. Например, запрос на тему «производительность в Европе» может не найти документы, где упоминаются показатели «выручка ЕС», «годовой повторяющийся доход в Германии» или «ключевые показатели для Испании», так как в них используются иные формулировки. Дабы избежать постоянного перечисления всех возможных синонимов и вариантов, поиск по ключевым словам становится громоздким и неработающим в масштабах крупной корпоративной информации. Кроме того, такой поиск часто выдает много лишних результатов, в том числе документы с нужными словами, но нерелевантные по смыслу, например, личные отчеты сотрудников с упоминаниями «Европа» в заголовках или метках, не связанных с общей темой компании.
При всех недостатках поиск по ключевым словам уступает место более современным технологиям – семантическому поиску. Он основан на понимании смысла текста, а не только на совпадении слов, и развивается на базе достижений искусственного интеллекта и обработки естественного языка. Семантический поиск работает, разбивая документы на небольшие фрагменты или «чанки». Эти кусочки анализируются на предмет схожести смыслового содержания с запросом пользователя, что позволяет лучше находить релевантные данные даже при отсутствии совпадений точных фраз. Однако стандартный подход семантического поиска часто не учитывает внутреннюю структуру документа, включая разделы, заголовки и подразделы.
В результате смысловые связи теряются, если нужные данные разделены по разным частям текста или расположены в разных подразделах. Для решения этой проблемы используется техника, которую можно описать как сохранение структуры и балансированное разбиение документов. Алгоритм разделяет текст, при этом учитывая заголовки и подразделы, чтобы каждый кусок документа представлял собой логическую и цельную единицу информации. Такой подход позволяет не только сохранить контекст, но и сделать каждый фрагмент примерно одинакового размера, оптимального для обработки современными моделями ИИ. Это особенно важно при работе с технической документацией или юридическими контрактами, где отделение одного пункта от связанной с ним информации ведет к искажению смысла.
Например, в договоре условия об основаниях для прекращения контракта должны идти вместе с соответствующими определениями, иначе при поиске по ключевым словам или базовом семантическом поиске можно получить лишь неполные и малоинформативные куски текста. Оптимальная стратегия при этом — максимизировать размер каждого фрагмента, не выходя за пределы возможностей моделей эмбеддингов, обычно от 512 до 2048 токенов. Больший размер блоков помогает сохранить сложные смысловые связи и контексты, а меньший – ускоряет поиск и снижает нагрузку на базу данных векторных представлений. Алгоритм динамически учитывает структуру документа, при этом повторяя заголовки в нужном масштабе, чтобы каждый кусок текста «знал», к какой части документа он относится, не увеличивая при этом избыточно служебную информацию. Такой баланс позволяет избежать фрагментации, сохраняя в фрагментах как можно больше полноты и связности данных.
Ценность правильно организованного процесса сбора данных выходит за рамки лишь алгоритмов поиска. Важно как часто обновляются данные, подаваемые агенту. Высокая скорость обновления и синхронизация в реальном времени крайне критичны, чтобы ответы агента отражали актуальное состояние дел в компании. Если данные обновляются с большой задержкой, пользователь рискует получить устаревшую информацию, что уменьшает полезность искусственного интеллекта. Использовать агенту свежие данные важно даже в тех случаях, когда речь идет об обмене информацией между разными системами, которые обновляются в разное время.
Разнородность периодов синхронизации может приводить к «умственным перегрузкам» пользователей, заставляя их запоминать особенности обновления каждой платформы. Агенты, которым данные подаются в режиме, максимально приближенном к реальному времени и без дополнительных затрат для компании, значительно повышают удобство и эффективность взаимодействия. Именно поэтому качество сбора и организации данных для ИИ-агентов является ключевым фактором в дальнейшей эволюции корпоративных интеллектуальных систем. Простой доступ к данным уже не является достаточным условием для качественной работы. Необходимы продуманные и сбалансированные методы извлечения, структурирования и обновления информации, которые позволят максимально точно отвечать на запросы и удовлетворять нужды бизнеса.
Таким образом, успешное применение ИИ-агентов в компаниях напрямую связано с тем, насколько профессионально и тщательно налажен процесс сбора данных. Семантический поиск нового поколения, основанный на сохранении структуры документов и сбалансированном делении, совместно с высокой частотой обновления данных, создают основу для создания интеллектуальных помощников, способных делать работу с информацией проще, быстрее и эффективнее. Инвестиции в такие технологии — залог конкурентного преимущества в условиях стремительного роста объемов корпоративных данных и усложнения бизнес-процессов.
