diff --git a/AI/RAG2/eRAG/Tyler/1_Intro.md b/AI/RAG2/eRAG/Tyler/1_Intro.md
index 0a1d2923..6a37fc04 100644
--- a/AI/RAG2/eRAG/Tyler/1_Intro.md
+++ b/AI/RAG2/eRAG/Tyler/1_Intro.md
@@ -159,21 +159,18 @@
 
 В этом примере Enterprise RAG сократил время поиска на колоссальные 90% — с пяти минут до всего лишь половины минуты. Рисунок 1.3 иллюстрирует, как Enterprise RAG улучшает весь процесс RAG. Блок-схема показывает более способную, надежную систему, которая сокращает ручные усилия и повышает точность, полностью используя расширенные возможности ИИ.
 
-Вопрос пользователя
-Валидация ввода
-Триажирование вопроса
-Переписывание запроса
-
-Уточнить вопрос пользователя или ограничения RAG
-Нет результатов
-Промышленный поиск
-Асинхронные агенты
-Высококачественная языковая модель
-
-**Промышленный RAG**
-Затраченное время: 30 секунд**
-Упорядочить и отфильтровать результаты
-Написать ответ
+**Промышленный RAG** Затраченное время: 30 секунд
+- Вопрос пользователя
+- Валидация ввода
+- Триажирование вопроса
+- Переписывание запроса
+- Высококачественная языковая модель
+- Асинхронные агенты
+- Промышленный поиск
+  - *Нет результатов*: Уточнить вопрос пользователя или ограничения RAG
+  - *Естьрезультаты*: 
+    - Упорядочить и отфильтровать результаты
+    - Написать ответ
 
 **Рисунок 1.5** Пайплайн Enterprise RAG улучшает скорость, точность и масштабируемость за счет включения валидации, переписывания запросов и асинхронных агентов, сокращая время ответа до 30 секунд.