В крупных предприятиях "племенные знания" часто тормозят производительность разработчиков и замедляют операционную гибкость. Эксперты в предметной области (SME) становятся "узкими местами", когда критически важная бизнес-логика и решения по конфигурации существуют только в устаревших кодовых базах или в головах нескольких ветеранов. В этой статье представлена архитектура, использующая эмбеддинги GraphCodeBERT, векторный поиск FAISS и большие языковые модели (LLM), такие как Sonnet или Claude, для преобразования сложной корпоративной логики в диалоговые объяснения. Опираясь на реальные примеры использования в обработке жизненного цикла активов и операциях внутренней платформы, она описывает масштабируемый подход, основанный на генеративном ИИ, для преодоления "узких мест" SME и ускорения инженерной производительности.