Разработка системы автоматизации процессов технической поддержки в банке : магистерская диссертация

Abstract

The paper considers the problem of automation of technical support in a bank using the Retrieval-Augmented Generation (RAG) architecture. The novelty of the study lies in the development of a system that combines a language model and a vector knowledge base for accurate generation of responses to queries. The purpose of the work is to increase the efficiency of support by implementing the RAG approach. To achieve this goal, methods of natural language processing, vector search, and integration of components into a single architecture were used.

В работе рассматривается задача автоматизации технической поддержки в банке с использованием архитектуры Retrieval-Augmented Generation (RAG). Новизна исследования заключается в разработке системы, сочетающей языковую модель и векторную базу знаний для точной генерации ответов на запросы. Цель работы – повышение эффективности поддержки за счёт внедрения RAG-подхода. Для реализации цели использованы методы обработки естественного языка, векторного поиска и интеграции компонентов в единую архитектуру.