Современные AI-агенты умеют многое, но иногда требуется научить их искать конкретные данные внутри базы — и при этом обойтись без традиционных размеченных датасетов. Это возможно, если подойти к задаче иначе: использовать структуру базы, метаданные и логические правила вместо массивов примеров. Первый шаг — понять формат и структуру источника: как организованы записи, какие поля есть у каждой записи, какие типы данных и какие связи между таблицами или документами. Знание схемы позволяет спроектировать эффективные запросы и фильтры, а также определить, какие признаки важны для поиска.

Дальше важны метаданные и индексация. Индексы, теги, временные метки и категории значительно упрощают извлечение релевантной информации. Вместо обучения на размеченных примерах можно задать набор правил сопоставления, приоритетов и эвристик, которые агент применяет при обработке запроса. Такие правила легко адаптировать под новые задачи и быстро тестировать.

На этапе обработки запроса полезно использовать декомпозицию: разбивать сложные вопросы на простые подзадачи и поочередно выполнять поиск по каждому критерию. Это снижает вероятность ложных совпадений и делает логику работы прозрачной. Также стоит реализовать механизм обратных уточнений: если запрос неоднозначен, агент должен уметь задавать уточняющие вопросы пользователю. Для повышения качества результатов применяют ранжирование: после первичного отбора кандидатов следует упорядочивать их по релевантности с помощью простых метрик (совпадение ключевых полей, частота упоминаний, свежесть данных) или более сложных подходов вроде векторного поиска по эмбеддингам.

При этом эмбеддинги можно генерировать не на основе размеченных данных, а на основании структуры и контекста записей. Наконец, важно предусмотреть валидацию и объяснимость решений агента: логировать причины выбора той или иной записи, предоставлять пользователю выдержки источников и оценочные метрики. Это повышает доверие и помогает оперативно корректировать правила поиска.

Вместо долгого обучения на больших датасетах такой подход опирается на анализ структуры, метаданных, правил и интерактивного диалога. Он позволяет быстро внедрять и адаптировать AI-агента для работы с конкретными базами, оставаясь гибким и объяснимым.