Липсващото звено за изграждането на RAG система в цялата компания

Вашата RAG система е отлична в отговарянето на въпроси, но не може да предприеме действия по тях.

Търговският представител може да попита: „Какви са нашите стандартни цени за корпоративни договори?“ и веднага да получи правилния документ с политиката. Но работата му тепърва започва.

Сега те трябва да отворят този документ, да намерят съответния ценови диапазон, да копират подробностите, да преминат към CRM, за да създадат оферта, да изготвят предложение в друг инструмент и след това да уведомят екипа по акаунтите в чата.

„Отговорът” на AI просто създаде нов, многоетапен списък със задачи. Когнитивната натовареност не е премахната, а просто се е преместила от „намиране на информацията” към „ръчно изпълнение на следващите стъпки”.

Според проучване на McKinsey, 87% от организациите съобщават, че системите за извличане на информация с изкуствен интелект успешно откриват правилната информация. Все пак само 31% от тях отчитат измеримо увеличение на производителността.

Защо? Защото извличането без изпълнение създава ново затруднение, принуждавайки хората да превеждат ръчно отговорите, генерирани от изкуствения интелект, в действия.

В тази статия се обяснява защо повечето RAG системи в цялата компания не успяват да изпълнят обещанията си. Тя също така показва как добавянето на слой за изпълнение превръща RAG от пасивен инструмент за търсене в активен двигател за работа.

RAG извлича знания, но разчита на хората да действат

RAG системите са брилянтни библиотекари. Те преминават през вашата база от знания, извличат правилния параграф и го поставят подредено на бюрото ви. След това си тръгват.

Това е просто архитектурният таван на работа. Извличането е проектирано да бъде само за четене.

Работата обаче е четене и писане. Тя изисква актуализации, промени в собствеността, промени в статуса, известия, зависимости, записи и последващи действия. Когато вашата AI може да чете, но не може да пише, тя превръща отговорите в задачи.

На теория извличането намалява времето, прекарано в търсене. На практика то често преразпределя това време в координационни разходи. Вместо да търси информация, вашият екип сега харчи енергия за превръщане на информацията в структурирана работа в множество системи.

Този преводачески слой е мястото, където производителността спира да нараства.

Скритата механика на разликата в действията

В момента, в който отговорът на AI изисква човек да задейства ръчно следващите стъпки, вие сте въвели:

Отговор, който не е вграден в работния процес, е инертен. Той информира, но не изпълнява. А изпълнението е мястото, където се крие бизнес стойността.

Несвързаните инструменти създават контекстни пропуски, които AI не може да преодолее.

Истината? Системата RAG е толкова умна, колкото данните, до които има достъп.

Вашият RAG може да знае всичко в официалната ви база от знания, но да няма никаква видимост за състоянието на проекта в реално време, текущия капацитет на екипа ви или критичен разговор, който се води в чат канал.

Това означава, че AI може да ви даде фактически правилен отговор, който е контекстуално безполезен, защото не знае, че проектът, към който се отнася, вече е с три седмици закъснение.

Статичните отговори не са достатъчни, когато работата изисква решения в реално време.

Повечето отговори на RAG са моментни снимки, а не отражение на жива, динамична работна среда. Те генерират отговори въз основа на информация, която е била индексирана в даден момент в миналото.

Когато графикът на проекта се актуализира в понеделник сутринта, RAG системата, която извлича данни, индексирани в петък, вече работи с остаряла информация. Всякакви указания, които тя предоставя, се базират на остаряла реалност.

Реалната работа изисква осведоменост в реално време, и тук статичният процес на извличане на информация достига твърд таван, като не е в състояние да адаптира насоките си към динамичната природа на вашите работни процеси.

Липсващото звено, което превръща RAG в действие

Ако по-доброто извличане не е пробивът, тогава какво е?

Не, не е по-голям модел или по-умно подсказване. Дори не е по-широк контекстен прозорец.

Липсващото парче е структурно; това е слой за изпълнение. Форма на агентна изкуствена интелигентност, която не само извлича и отговаря, но и действа автономно въз основа на тази информация директно във вашия работен процес.

Това е мостът, който най-накрая свързва „AI, която знае“ с „AI, която прави“. 🛠️

От извличане до изпълнение

Традиционният RAG се държи като изключителен изследовател.

Той показва правилната ценова политика на предприятието за секунди, подчертава съответното ниво и го връща на търговския представител. Технически правилно, но оперативно непълно.

Слойът за изпълнение променя резултата. Вместо да оставя представителя да превежда ръчно тази информация между инструментите, агентното RAG може:

Отговорът вече не е списък за проверка, а действие, което се изпълнява незабавно.

Вграждане на действие в реални работни процеси

За да доведе до измеримо повишаване на производителността, изкуственият интелект трябва да работи в същата среда, в която се създава, проследява и завършва работата.

Когато знанието и изпълнението са разделени, хората се превръщат в свързваща тъкан, копирайки детайли между системите, присвоявайки собственост ръчно и задействайки процеси на ръка.

Слойът за изпълнение елиминира тежестта на превода. Основаните на вашата RAG система знания ще помогнат на AI агентите незабавно да актуализират записите, да създават задачи, да задействат работни потоци, да генерират документи и да координират комуникацията в рамките на инструментите, които вашият екип вече използва. Вместо да се спирате, за да превърнете знанията в действие, действието се разгръща на същото място, където са се появили знанията.

По същество, работният процес става непрекъснат, а не фрагментиран.

От пасивен RAG към агентен RAG

Пасивният RAG функционира като супермощна търсачка.

Той подобрява възпроизвеждането и ускорява откриването, но все пак разчита на хората да приложат тези отговори в несвързани системи.

Agentic RAG се държи по-скоро като дигитален съотборник.

Той чете контекста, преценява подходящите последващи действия и ги изпълнява в реална работна среда. На пръв поглед промяната е незабележима, но на практика е трансформираща. Извличането намалява времето за мислене. Изпълнението намалява времето за координация.

Как супер агентите на ClickUp дават живот на RAG

Създаването на изпълнителен слой от нулата звучи елегантно на теория.

На практика това означава да се съединят API-та, да се управляват разрешения, да се поддържат интеграции, да се обработват паметта и съхранението и да се изгради логика за оркестриране между системи, които никога не са били проектирани да работят заедно.

Повечето екипи или остават затънали в пасивно извличане, или се опитват да създадат своя собствена рамка за агенти върху фрагментирани инструменти. ClickUp премахва този компромис.

Вместо да наслагва агенти върху несвързана инфраструктура, ClickUp ги вгражда директно в конвергентно AI работно пространство, където задачите, документите, чатът, таблата и автоматизациите вече споделят един и същ модел на данни.

Тук извличането и изпълнението не са отделни системи. Те работят в една и съща среда. ClickUp Brain, вграденият AI асистент, действа като основата на знанието. ClickUp Super Agents действат като слой за изпълнение.

Заедно те превръщат RAG от инфраструктура за търсене в действащ оперативен двигател.

Ограничено знание, а не сляпо извличане

Супер агентите не работят в неясен контекст. Администраторите контролират изрично достъпа на всеки агент в настройките за знания и памет.

На агентите може да бъде предоставен достъп на ниво пространство, папка, списък, задача или чат. Обществените области са достъпни по подразбиране, докато частните места изискват умишлено включване и осигуряват ясна видимост, когато се разкриват чувствителни данни.

Освен данните от вътрешното работно пространство, агентите могат да се свързват с външни системи като Confluence, GitHub, Gmail, Slack, Microsoft SharePoint и платформи за съхранение в облака. Може да се активира и уеб търсене, както и достъп до центъра за помощ на ClickUp за надеждни указания за продуктите.

Това означава, че извличането не е просто широкообхватно. То е съобразено с разрешенията и структурирано.

Агентът може да изведе заявка за работа от Dropbox, да я комбинира с вътрешния контекст на проекта и да я върне в задачата, без да принуждава потребителите да напускат работното пространство. Знанията се централизират в опита, дори ако източниците остават разпръснати.

Памет, която се адаптира с времето

Традиционните RAG системи са без състояние; те извличат информация и след това я забравят.

Super Agents включва управляван слой на паметта, който позволява поведенческа непрекъснатост, без да се жертва контролът.

Неотдавнашната памет позволява на Super Agent да се позовава на своите исторически взаимодействия и действия. Когато е активиран, агентът може да си спомни върху какво е работил преди и да използва този контекст, за да информира бъдещите отговори.

Предпочитанията позволяват на потребителите да дефинират постоянни инструкции за поведение, които определят как агентът ще отговори. Тези предпочитания се съхраняват в паметта на агента и се прилагат автоматично при последващи взаимодействия, като влияят на тона, структурата или форматирането.

Интелигентността позволява на агента да записва и съхранява важни контекстуални детайли за бъдеща употреба. Тъй като това може да включва чувствителна информация, интелигентността е деактивирана по подразбиране и трябва да бъде изрично активирана. Как и кога се съхранява интелигентността зависи от конфигурираните инструкции на агента, което гарантира, че паметта е структурирана и управлявана в рамките на определени параметри.

Освен това, записването на паметта е конфигурируемо. Администраторите определят как и кога трябва да се съхранява информацията. Чувствителните типове памет изискват потвърждение преди активиране.

Това превръща агентите от еднократни отговарящи в сътрудници, които се адаптират в рамките на определени ограничения.

Изпълнение, вградено директно в работния процес

Извличането без изпълнение създава празнина в действията. Супер агентите я запълват.

Тъй като работят в същото работно пространство, където се намират задачите, документите и автоматизациите, супер агентите могат да действат незабавно въз основа на знанията си.

Един-единствен подтик може да създаде напълно структуриран проект с предварително попълнени задачи, свързани творчески брифинги, назначени собственици и структурирани графици. Блокирана задача може да задейства логика за преоценка на приоритетите, да уведоми заинтересованите страни и да коригира динамично зависимостите. Бележките от срещи могат да се превърнат в задачи за изпълнение. Изпълнителните актуализации могат да се генерират от данни за задачи в реално време. Прикачените файлове могат да се превърнат в структурирани позиции.

Вместо да предават информацията обратно на човек за операционализиране, агентите актуализират директно системата за записване.

Агенти, базирани на роли, във всяка функция

Важно нещо, което трябва да запомните? Супер агентите не са ограничени до един работен процес.

Те могат да бъдат конфигурирани за управление на проекти, създаване на маркетингово съдържание, демонстрации на продажби, сортиране на заявки, координация на набирането на персонал, отчитане пред ръководството, наблюдение на рискове, планиране, управление на имейли, SEO проучвания и др.

Например:

Вижте как работи тук:

Едно работно пространство с общ контекст за хора и изкуствен интелект

Фрагментираните инструменти разбиват контекста и дори най-модерната RAG система предоставя само частична информация.

ClickUp премахва това структурно ограничение, като обединява задачите, документите, чата, таблата и изкуствения интелект в една среда с унифицирани разрешения. Тъй като хората и агентите работят в една и съща йерархия на работното пространство, агентите могат да четат коментари, да разбират зависимостите, да наблюдават промените в статуса и да действат с информация в реално време.

Това е, което превръща RAG от пасивен инструмент за търсене в система, която ускорява работата:

Когато тези слоеве съжителстват в едно работно пространство, AI престава да бъде информационен асистент и се превръща в оперативен съотборник.

Какво да търсите в едно RAG решение за предприятия

Когато искате да изградите или надстроите вашата RAG система, трябва да оцените решенията не само по тяхната способност да намират документи.

Успешното RAG приложение за предприятия е двигател за действие, а не просто лента за търсене. Ето основните критерии, които трябва да вземете под внимание, за да сте сигурни, че избирате решение, което предоставя реална оперативна стойност.

Задаването на тези въпроси ще ви помогне да направите разграничение между RAG имплементация, която изглежда впечатляващо в демо версията, и такава, която действително ще промени начина, по който работи вашият екип.

Направете знанията оперативни с ClickUp

Системата RAG в цялата компания е мощна първа стъпка, но решава само половината от проблема. Самото извличане на информация не променя начина, по който се извършва работата. Липсващият елемент – компонентът, който отключва истинската продуктивност – е слой за изпълнение. Необходими са AI агенти, които могат да вземат обосновани знания и да ги превърнат в автономни действия във вашите реални, ежедневни работни процеси. ✨

Това е критичната промяна от „AI, която отговаря” към „AI, която изпълнява”. Крайната стойност не се крие в малко по-доброто извличане на информация, а в наличието на AI, която активно участва в работата на вашия екип.

Организациите, които успешно преодолеят тази празнина днес, ще изградят комбинирано предимство, тъй като възможностите на изкуствения интелект продължават да се разширяват. Те ще превърнат своята RAG система от пасивна библиотека в активен, интелигентен работен двигател.

Превърнете вашата RAG система от пасивен инструмент за търсене в активен двигател за работа с ClickUp. Започнете безплатно и изпитайте силата на AI агентите, които знаят как работи вашата работа!

Често задавани въпроси

Повечето RAG системи са отлични в извличането на информация, но не могат да предприемат действия. Те не разполагат с информация в реално време за промените в работния процес и са ограничени от силозите с данни, към които са свързани. Това оставя хората да запълват ръчно празнината между отговорите и резултатите.

Основният RAG извлича и отговаря с информация. RAG AI агентите отиват по-далеч – те извличат, разсъждават и след това изпълняват задачи като актуализиране на проекти, задействане на работни потоци и координиране на работата автономно въз основа на тази обоснована информация.

RAG системата може да извлича данни от разпръснати инструменти, но нейната ефективност е сериозно ограничена от пропуски в контекста и изолирани данни. Ето защо конвергентното работно пространство, което обединява данни и работни потоци, винаги ще предоставя по-силни и по-надеждни резултати.