Разработка платформы обучения с использованием технологии RAG (Retrieval-Augmented Generation) позволяет создать базу знаний, которая всегда дает точные и актуальные ответы. В PipeBot мы внедряем RAG-системы, чтобы AI-агенты могли опираться исключительно на ваши учебные материалы, исключая галлюцинации и ошибки.

Обычные чат-боты на базе LLM часто выдумывают факты, что недопустимо в образовании. Если студент получает неверную информацию, это подрывает доверие к платформе и может привести к серьезным ошибкам в обучении. Без использования RAG невозможно гарантировать, что AI-агент будет отвечать строго в рамках вашего учебного плана и методических пособий.

Наш подход заключается в создании векторного хранилища на базе Qdrant, где индексируются все ваши учебные материалы. Когда студент задает вопрос, система через LangGraph находит наиболее релевантные фрагменты текста и передает их модели (например, DeepSeek V3.2 или Kimi K2.5) в качестве контекста. Это гарантирует, что ответ будет основан на ваших данных, а не на общих знаниях модели.

На практике это выглядит как интеллектуальный поиск по курсу: студент может спросить «как решить задачу из третьего урока», и система не просто даст ссылку на видео, а объяснит решение, опираясь на методичку. Агенты могут ссылаться на конкретные страницы документов, что повышает доверие к ответам и делает процесс обучения более структурированным и надежным.

Технически мы используем Docling для качественного парсинга документов любого формата, обеспечивая чистоту данных в векторной БД. Весь стек разворачивается на self-hosted инфраструктуре, что позволяет обновлять базу знаний в реальном времени без переобучения моделей. Это дает вам полный контроль над тем, что и как «знает» ваш AI-агент.

Преимущества: исключение галлюцинаций AI, возможность работы с огромными объемами узкоспециализированных данных, мгновенный доступ к информации и высокая точность ответов. Мы создаем платформу, которая является экспертным источником знаний для ваших студентов.

Оставьте заявку или пришлите ТЗ на tz@pipebot.ru — прототип готов за 24 часа.