Александр Михеев, ML-инженер Центра гибридного интеллекта в Рунити, поделился опытом улучшения корпоративного поиска с использованием технологий RAG и reranker. В предыдущей статье он описывал, как анализ метрик помог выявить, что нужная информация часто находилась среди кандидатов, но была расположена слишком низко в выдаче. Внедрение reranker позволило поднять подходящие фрагменты и значительно улучшить результаты поиска.

Следующим шагом в развитии проекта является интеграция улучшенного поиска в рабочие процессы сотрудников. Это позволит разработчикам и другим пользователям более эффективно находить необходимую информацию в реальном времени. Михеев отметил, что доступность поиска в контексте работы сотрудников является ключевым аспектом для повышения продуктивности.

Внедрение таких технологий, как RAG и reranker, подчеркивает важность использования машинного обучения для оптимизации бизнес-процессов. Улучшение качества поиска может привести к значительному сокращению времени, затрачиваемого на поиск информации, что в свою очередь способствует повышению общей эффективности работы команды.