Как сделать поиск для AI-агента: от наивной версии до production

Мы привыкли, что можем попросить Claude Code, Codex или другого AI-агента разобраться в вопросе, и он сам вызовет инструмент поиска, найдет нужную информацию и использует ее в ответе. В докладе я покажу, как построить такой поисковый skill для собственного агента: от простой наивной реализации до решения, которое можно использовать внутри компании.

Разберем, как искать по закрытой документации, внутренней Wiki и другим источникам в закрытом контуре, где обычный web search недоступен или недостаточен. Поговорим о ключевых компонентах: сборе и индексации данных, retrieval-пайплайне, ранжировании результатов, контроле доступа, обновлении индекса и интеграции поиска в агентный сценарий. Доклад будет полезен тем, кто разрабатывает внутренних AI-агентов, строит корпоративные ассистенты или хочет добавить своим агентам надежный инструмент поиска по внутренним знаниям. И конечно же, лайв-демонстрация готового решения.