Смотрим на RAG и AI-агентов в бизнесе
AI BizCamp летом 2026 года внедрял в работу Retrieval Augmented Generation (RAG) и AI-агентов для автоматизации поиска информации и помощи в принятии решений. RAG подключает внешние базы знаний: AI не просто фантазирует, а ищет факты в документах или интернете, а затем генерирует ответ.
AI-агенты — это автономные алгоритмы, выполняющие рутинные задачи по сценарию. Например, агент может проверить почту, найти нужную информацию, подготовить отчёт и отправить его команде. В бизнесе такие решения сокращают время на поиск данных и снижают риск ошибки.
AI-агенты и RAG применяются для создания персональных помощников, чат-ботов поддержки, автоматизации аналитических отчётов и подготовки справок для сотрудников.
💡 Аналогия
RAG — как секретарь, который не только пишет ответы, но и быстро сверяется с архивом документов. AI-агент — автоматизированный коллега, который сам ходит по офису, собирает нужные данные и приносит результат.
Ключевые моменты
RAG подключает внешние источники к AI и помогает давать точные ответы.
AI-агенты выполняют рутинные задачи по сценарию, снижая нагрузку на персонал.
В бизнесе RAG и агенты ускоряют поиск информации и повышают качество решений.
Эти инструменты доступны даже без технического фона.
Следующий урок
Настраиваем доступ к ChatGPT и DeepSeek
Практика