Проектирование Middle RAG спрашивают часто обновлено

Спроектируйте RAG для поддержки клиентов

Вопрос

Банк хочет бота для первой линии поддержки: отвечать клиентам в чате по базе знаний (около 5 тысяч статей, тарифы, регламенты) и передавать оператору сложные случаи. 30 тысяч диалогов в сутки, пик 15 сообщений в секунду. Спроектируйте систему.

Коротко

Хорошее решение начинается с требований и границ: бот отвечает только по базе знаний, всё про операции клиента и спорные случаи уходит оператору или в инструменты с авторизацией. Нагрузка скромная по RPS, но важны задержка и стоимость: оценить токены на диалог и выбрать модель под бюджет, кешировать частые вопросы.

Что должно быть в решении

  1. 1
    Требования: каналы, языки, целевая доля решённых без оператора, задержка ответа, запрет на советы вне базы, аудит
  2. 2
    Оценка нагрузки: 15 RPS в пике, токены на запрос и стоимость в сутки, задержка TTFT
  3. 3
    Индексация: очистка статей, чанкинг по разделам с заголовками, метаданные (продукт, дата, сегмент клиента), переиндексация при изменениях
  4. 4
    Поиск: переписывание запроса по истории, гибрид BM25 и векторов, RRF, реранкер, фильтр по сегменту клиента
  5. 5
    Генерация: ответ только по контексту со ссылками, отказ и эскалация при низкой уверенности, без персональных данных в промпте сверх нужного
  6. 6
    Эскалация: классификатор намерений и правил (жалоба, мошенничество, крупные суммы), передача оператору с кратким резюме
  7. 7
    Безопасность: защита от инъекций, маскирование ПДн в логах, хранение данных в контуре, лимиты
  8. 8
    Качество и наблюдаемость: оценочный набор, метрики поиска и ответов, оценки клиентов, разбор провалов, трейсинг

Что спросит интервьюер

  • Как обновлять базу знаний, чтобы бот не отвечал по старым тарифам?
  • Как вы поймёте, что бот стал хуже после обновления модели?
  • Что делать с вопросами про конкретный счёт клиента?

Разбор

Хорошее решение начинается с требований и границ: бот отвечает только по базе знаний, всё про операции клиента и спорные случаи уходит оператору или в инструменты с авторизацией. Нагрузка скромная по RPS, но важны задержка и стоимость: оценить токены на диалог и выбрать модель под бюджет, кешировать частые вопросы. Индексация с метаданными и версиями, чтобы фильтровать по сегменту и не отдавать устаревшие тарифы. Поиск гибридный с реранкером, генерация строго по контексту с цитатами и правом сказать «не знаю». Отдельный слой: правила эскалации, защита от инъекций, маскирование персональных данных и хранение в контуре банка. Без оценочного набора и мониторинга качество нельзя удержать при смене модели или базы.

Ответьте сами, а не прочитайте

В тренажёре вопрос попадёт в повторения и вернётся, когда начнёт забываться. Плюс билеты с зачётом: 20 вопросов, не больше 2 ошибок.