← Примеры сценариев

Точный ответ по прайсу и регламенту сразу

Два поиска, сведение и пересортировка: ответ собирается из двух баз и опирается на то, что действительно подходит.

Как выглядит сценарий

Вопрос клиента
Прайс
Регламенты
Поиск в прайсе▶
Поиск в регламентах▶
Сведение двух выдач▶
Модель пересортировки
Пересортировка по смыслу▶
Ответ▶▦
Модель▦
Точный ответ▶
  • Исполнение + данные
  • Данные
  • Реранкер
  • LLM
Открыть у себя →

«Сколько стоит и можно ли вернуть» — один вопрос, ответ на который лежит в двух разных документах. Обычный поиск по одной большой базе на таких вопросах промахивается: он находит пять фрагментов про цену и ни одного про возврат.

Что внутри

  1. Вопрос клиента — вход, он же уходит во все три места сразу.
  2. Поиск в прайсе и Поиск в регламентах работают параллельно, каждый по своей базе.
  3. Сведение двух выдач делает их сравнимыми.
  4. Пересортировка по смыслу оставляет четыре фрагмента, которые действительно отвечают.
  5. Ответ собирается только по ним.

Почему три шага, а не один поиск

Две базы вместо одной большой — потому что они устаревают по-разному: цены меняются каждый месяц, правила раз в год. Отдельные базы обновляются независимо.

Сведение нужно потому, что у двух поисков свои шкалы близости и просто сложить их нельзя. Оно смотрит на места в каждой выдаче, а не на оценки, и поэтому работает между разными базами.

Пересортировка — единственный замеренный рычаг качества поиска. Поиск отбирает по близости векторов, и в первую пятёрку регулярно попадает формально похожее; пересортировка сравнивает каждый фрагмент с вопросом целиком. Платится за каждый фрагмент — поэтому сначала берут по восемь, а после пересортировки оставляют четыре.

Что настроить под себя

  • Две базы и их идентификаторы.
  • Сколько брать до и сколько после. top_k у поисков и top_n у пересортировки: это прямая ручка «цена против качества».
  • Третья база добавляется третьим поиском в то же сведение, без других правок.

Что подключить

Две базы знаний в разделе «Документы». Сценарий заметно дороже обычного RAG: два поиска, две выборки эмбеддингов и пересортировка каждого фрагмента. Он для тех вопросов, где неверный ответ стоит дороже хода.