YooMoney cria plataforma RAG e o assistente de IA "Eugene" para buscas na Wiki corporativa

O serviço de pagamentos YooMoney contou no Habr como construiu sua própria plataforma RAG (Retrieval-Augmented Generation) e o assistente de IA "Eugene". A ferramenta substituiu a busca tradicional na Wiki corporativa e entende o sentido da pergunta do funcionário, em vez de apenas buscar correspondências de palavras-chave.

Por que a busca tradicional deixou de dar conta

Com o tempo, as empresas acumulam milhares de páginas de documentação interna, e encontrar a informação certa fica cada vez mais difícil. Segundo a YooMoney, a busca tradicional na Wiki corporativa deixa de dar conta desse volume: os funcionários perdem tempo navegando entre páginas e, em vez de procurar a resposta por conta própria, repetem as mesmas perguntas aos colegas.

• Empresa — YooMoney, serviço de pagamentos russo
• Nome do assistente — "Eugene", construído com tecnologia RAG
• Autor do artigo — Ilya, diretor do departamento de desenvolvimento da YooMoney
• Decisão-chave da equipe — abrir mão de soluções RAG prontas (off-the-shelf) em favor de uma plataforma própria
• Público-alvo do artigo — arquitetos, engenheiros de IA e profissionais que implementam soluções corporativas com LLMs

Como funciona o assistente de IA "Eugene"

O Eugene combina o conhecimento corporativo da empresa com os recursos dos grandes modelos de linguagem. RAG é a sigla de Retrieval-Augmented Generation, ou "geração aumentada por recuperação": primeiro, o sistema localiza na base de conhecimento os trechos da documentação relevantes para a pergunta; depois, o modelo de linguagem formula a resposta com base neles, e não apenas nos dados com que foi treinado originalmente. Assim, é possível responder de acordo com o sentido da pergunta, e não pela simples correspondência de palavras, como acontece na busca clássica de texto completo na Wiki.

Segundo a equipe da YooMoney, foi justamente a consolidação dos grandes modelos de linguagem como ferramenta de trabalho que permitiu unir o conhecimento corporativo acumulado aos recursos dos LLMs. Foi assim que surgiu o Eugene, capaz de entender o sentido da pergunta do funcionário, e não só as palavras-chave contidas nela.

Por que a YooMoney abriu mão de soluções prontas

Ilya, diretor do departamento de desenvolvimento da YooMoney, promete explicar aos leitores por que a equipe abriu mão das soluções RAG prontas disponíveis no mercado e optou por construir uma plataforma própria para o conhecimento corporativo. O autor direciona o texto principalmente a arquitetos e engenheiros de IA que enfrentam uma escolha parecida ao implementar LLMs dentro da empresa — ou seja, que precisam decidir entre integrar um produto pronto ou construir por conta própria uma plataforma adaptada aos dados corporativos.

O artigo da YooMoney se apresenta como uma análise prática exatamente dessa escolha: por que o desenvolvimento próprio se mostrou preferível à compra ou à contratação de um serviço RAG de terceiros para buscas na documentação interna da empresa.

"Meu nome é Ilya, sou diretor do departamento de desenvolvimento da YooMoney.

Vou contar por que abrimos mão de soluções prontas e como construímos uma plataforma RAG para o conhecimento corporativo", escreve o autor no Habr.

O que isso significa

A YooMoney ilustra um caminho típico das empresas em 2026: sair de uma documentação dispersa na Wiki para um assistente de IA interno baseado em RAG. Essa tecnologia está se tornando padrão para a busca de conhecimento em empresas com grande volume de documentação interna, e o artigo da YooMoney é voltado principalmente a quem implementa esse tipo de solução.