Разработка RAG-систем для вашей базы знаний
ИИ отвечает по вашим документам — с цитатой источника и без выдуманных фактов.
Знакомые ситуации
Когда это нужно
- Ответ на вопрос спрятан в тысячах документов разных форматов.
- Сотрудники по 20 минут ищут нужный регламент или пункт договора.
- Обычный чат-бот выдаёт правдоподобные, но неверные ответы.
- Нужен поиск по внутренним данным, которые нельзя отдавать наружу.
Что вы получаете
Что меняется в вашей работе
Ответ по вашим данным
Система отвечает строго по найденным фрагментам ваших документов, а не «из головы» модели.
Цитата первоисточника
К каждому ответу — ссылка на документ и фрагмент, чтобы можно было проверить.
Все форматы
Индексируем Word, Excel, PowerPoint, PDF и корпоративные системы хранения.
Доступ по ролям
Пользователь видит только то, что ему разрешено; развёртывание в вашем контуре.
Как мы внедряем
Доводим ИИ до эксплуатации
Пять этапов с критериями успеха на каждом. Если гипотеза не подтвердилась на прототипе — честно скажем и предложим более простое решение.
- 01
Диагностика
3–5 дней
Разбираем процесс, оцениваем данные, проектируем архитектуру. На выходе — план и оценка.
- 02
Прототип
до 2 недель
Прототип на ваших данных: проверяем гипотезу измерениями до вложений в разработку.
- 03
Пилот
3–6 недель
Расширяем сценарии, тестируем, доводим до нужного качества на реальных пользователях.
- 04
Внедрение
4–12 недель
Интеграции с вашими системами, обучение команды, контроль качества.
- 05
Поддержка
12+ мес
MLOps, мониторинг, дообучение и обновление моделей.
Как это устроено
Что под капотом
Достаточно деталей, чтобы техническому руководителю было понятно, как мы решаем задачу.
Индексация
Парсинг документов, разбиение на фрагменты и векторное хранилище с метаданными.
Гибридный поиск
Векторный + полнотекстовый поиск и реранкер: ищем по смыслу, отсекая просто похожие формулировки.
Генерация с проверкой
Ответ формируется по найденным фрагментам; проверяется привязка к источнику, отсекаются галлюцинации.
Интеграции
SharePoint, корпоративные порталы, 1С, базы данных; веб-интерфейс или встраивание в чат.
FAQ
Частые вопросы
Что такое RAG простыми словами?
Retrieval-Augmented Generation — модель сначала находит нужные фрагменты в ваших документах, а потом отвечает по ним. Поэтому ответ основан на ваших данных и его можно проверить по цитате.
Как вы боретесь с галлюцинациями?
Ответ привязывается к найденным фрагментам, добавляется реранкер и проверка соответствия источнику. Если данных нет — система честно сообщает, а не выдумывает.
Данные останутся у нас?
Да. Векторное хранилище и модель можно развернуть в вашем контуре; документы не покидают периметр.
Сколько занимает запуск?
Прототип на части документов — около 2 недель. Полная индексация и интеграции — на этапе пилота.
Другие услуги
Смотрите также
Проверим эффект за 14 дней
Оставьте заявку — пришлём план пилота и расчёт ROI по вашим данным. Покажем, где ИИ реально окупится, и честно скажем, если не окупится.