Бизнес‑задача
Классификация, маршрутизация и ответы по истории и знаниям клиентов.
Как устроено решение
Azure vector databases обеспечивают RAG, Azure ML использует историю тикетов для классификации и маршрутизации.
Бизнес‑источники→Индекс→Контроль доступа→RAG→Рабочий интерфейс
Данные и контроль качества
Базы знаний клиентов и исторические тикеты.
Измеримый результат
Снижение нагрузки IT‑команд до 70% по данным публичного кейса.
Что можно повторить в другом бизнесе
RAG и классический ML дополняют друг друга: первый отвечает, второй классифицирует и маршрутизирует.
Риски переноса
- не считать цифры кейса обещанием для другого корпуса
- повторить evaluation на собственных вопросах
- проверить права доступа и происхождение источников
- сравнить эффект с поиском без генерации
- заложить мониторинг обновлений документов
Официальный источник: www.microsoft.com ↗