Загрузка в RAG кода универсального бэкенда

Цель
Подготовить семантический слой (semantic mapping) для корректной загрузки знаний в RAG.
Код писать не нужно.
Контекст
Есть backend сервиса такси / грузоперевозок.
Одинаковые бизнес-смыслы называются по-разному в разных предметных областях
(Passenger ↔ Patient, Trip ↔ Appointment и т.д.).
Нужно сделать явные соответствия для работы RAG без галлюцинаций.
Задачи
Создать канонический словарь понятий (canonical entities).
Сделать mapping Canonical ↔ Taxi domain.
Подготовить шаблон mapping для новых доменов.
Описать правила загрузки и chunking для RAG.
Результат
4–6 файлов в Markdown
Чёткая структура /semantic
Текст понятен LLM без дополнительного контекста
Доступ
Read-only доступ к репозиторию
Возможность задавать вопросы автору кода
Без изменения кода и архитектуры
Требования
Опыт системного / бизнес-анализа
Понимание доменов и процессов
Опыт с LLM / RAG — плюс
Mini Test Task (30–45 минут)
Задача
На основе описания домена такси предложить семантический mapping для другого домена.
Входные данные (Taxi domain)
Passenger — клиент поездки
Driver — исполнитель
Trip — одна поездка
TripStatus: created → assigned → IN_progress → completed → cancelled
Задание
Ввести 2–3 канонических сущности (например: Actor, Session).
Сделать mapping этих сущностей для домена Medical.
Показать соответствие статусов Trip ↔ Appointment.
Ожидаемый ответ
Markdown
1–2 таблицы
Краткие пояснения (без философии)
Явные и непротиворечивые соответствия
Отсутствие смешения доменов
Понятно, как использовать результат в RAG
Важно
Код писать не нужно. Интересует мышление и аккуратность в терминах.