01 /
Ассистент в продукте
Помогает выполнить конкретное действие в интерфейсе или рабочем процессе.
AI / продуктовые функции
AI-функции
в вашем продукте.
Подключение моделей, инструментов и данных к конкретному сценарию с контролем доступа, качества ответов и стоимости запросов.
LLM
MCP
RAG
API
Функция внутри продуктаrazrabotchik.com / AI
Сценарий пользователя01 / ПРОДУКТ
Модель + инструменты02 / AI
Данные и права03 / КОНТРОЛЬ
Качество и затратыИзмеримый пилот
Возможные решения
Модели · MCP · RAG
Важный контроль
Доступ и качество
Затраты
Учёт запросов
От сценария к решению
AI добавляется ради полезной функции.
Начальная точка — действие пользователя или команды: найти ответ в данных, выполнить операцию через API, ускорить обработку информации. Технология выбирается после этого.
MCP уместен для доступа ассистента к инструментам. RAG может понадобиться для поиска по вашим материалам. Ни один из подходов не нужен автоматически.
02 /
Доступ к API через MCP
Позволяет ассистенту вызывать разрешённые операции с контролем прав.
03 /
Поиск по своим данным
Находит релевантные материалы и показывает источник ответа, если сценарий этого требует.
Подход
Пилот с понятными критериями качества.
01 /
Сценарий
Кто и для чего будет пользоваться функцией.
02 /
Критерии
Качество, права, задержка и допустимая стоимость.
03 /
Интеграция
Модель, инструменты и данные в существующем продукте.
04 /
Измерение
Проверка ответов, расходов и ошибок на реальных сценариях.
Выбор решения
Модель, данные и инструменты — под задачу.
Для ответа по внутренним материалам может подойти поиск с проверкой источников. Для действий в системе — управляемый доступ к API через инструменты. В обоих случаях заранее определяются права, критерии качества и допустимые расходы.
MCP-сервер или RAG предлагаются только там, где они решают задачу.
Прикладная AI-интеграция
Модель + инструменты + контроль
Конкретный сценарий важнее набора технологий
Частые вопросы
Нужен ли MCP для каждой AI-функции?
Нет. MCP полезен, когда ассистенту нужны инструменты и управляемый доступ к операциям. Для простого вызова модели он может быть лишним.
Когда нужен RAG?
Когда ответы должны опираться на большой набор меняющихся материалов, а обычного контекста или поиска недостаточно. Это решается после проверки сценария.
Как не потерять контроль над затратами?
До внедрения задаются лимиты и критерии, затем измеряются запросы, выбор модели, ошибки и качество результата.
Следующий шаг
Расскажите о вашей задаче.
Опишите систему, цель и ограничения. В ответ предложим следующий шаг, формат работы и способ технического контроля.