WikiMind: как мы собрали RAG для AI-чата по корпоративным документам

Пока все обсуждают AI-агентов и «заменит ли LLM поиск по базе знаний», мы в Gainad пошли в практику: сделали WikiMind — корпоративного AI-ассистента на RAG-архитектуре.

Как это работает: документы из Wiki режем на чанки, превращаем в эмбеддинги и складываем в векторную БД. Когда пользователь задаёт вопрос, система ищет самые релевантные фрагменты и подмешивает их в контекст LLM. В итоге модель не фантазирует «как будто помнит», а отвечает по вашим данным — что для корпората прям must-have.

Сделали 4 режима чата: корпоративный AI-ассистент, ChatGPT, HR и FD. У каждого — своя база знаний, и всё это завязано на ролевую модель доступа. То есть HR не лезет в финансы, а финансы — куда не надо. Как в офисе: кофе общий, доступы — нет 🙂

По сути, это история про то, как подружить LLM с внутренними документами без хаоса, утечек и «ой, оно ответило не то».