GraphRAG

GraphRAG превращает регламенты, инструкции, прайс-листы и каталоги компании в базу знаний, по которой отвечает AI-ассистент. На вопрос он сам решает, что открыть: раздел документа, карточку товара по артикулу или выборку из каталога. Ответ строится только по прочитанному, а список источников собирает программа, поэтому под ответом не появится документ, которого ассистент не открывал. Если включён модуль «Клиенты», ассистент ещё и записывает: предлагает свободное время по реальному расписанию, оформляет заявку и напоминает о визите.

Продукт нужен там, где знания уже есть, но лежат в файлах и в головах, а на однотипные вопросы уходит время людей: служба поддержки, отдел продаж с большим каталогом, HR и внутренние регламенты, салоны, клиники и сервисы с записью. Вместо чат-бота с деревом сценариев компания получает ассистента, которого настраивает под себя и проверяет тестами.

Главное отличие в том, что логика ответа описана данными. Проверки на входе, ветки, промпты, набор инструментов и обязательные фразы лежат в харнесе: это JSON с версиями, встроенными тестами и откатом одной командой. Харнес меняется без релиза сервиса, править его может и подключённый AI-агент по админской ссылке MCP, а включает новую версию человек. Данные остаются в контуре: у каждого клиента или отдела своя изолированная коллекция.

Классический бот работает по цепочке «роутер → поиск → ответ»: каждый новый тип вопроса требует новой ветки. Агент в GraphRAG устроен иначе. У него есть инструменты и правила, а путь к ответу он выбирает сам: на «сравни A и B» откроет обе карточки, на «что есть похожего» возьмёт категорию товара и сделает выборку по ней, на «запиши в субботу утром» проверит расписание и предложит окна.

То, что должно происходить всегда, мы не доверяем модели. Харнес может отсечь спам без обращения к модели, включить осторожный режим для деликатных тем, а обязательные фразы и источники добавляет программа.

Харнес описывает, как коллекция отвечает: 12 типов шагов (проверки, ветвления, переменные, поиск в нужном разделе, свои LLM-шаги, агент, ответ), промпты, лимиты и тесты. Валидатор проверяет его до сохранения, а блок-схема в админке рисуется из тех же данных.

Улучшение идёт по циклу: прогнать тесты, разобрать журнал ответов, поправить промпт или шаг, проверить новую версию на тех же вопросах и включить. Это можно делать в админке или через админский MCP. Версия с красными тестами не включится, откат на прошлую делается одной командой.