Внутренняя база знаний
Быстрый поиск по регламентам, инструкциям, проектной и технической документации.
RAG · AI ASSISTANTS
RAG и AI-ассистенты для бизнеса
Создаём ассистентов, которые работают с вашими документами, базами знаний и бизнес-системами. Проектируем не только чат, но и весь контур: доступы, загрузку и обновление данных, поиск, ответы с источниками, evaluation, наблюдаемость и интеграции.
01 · РЕЗУЛЬТАТ
Из чего состоит надёжный RAG-контур
Качество ответа зависит не только от модели. Мы проверяем источники, права доступа, поиск, контекст, инструкции и измеримый набор контрольных вопросов.
- Аудит источников, форматов, актуальности и правил доступа
- Индексирование, поиск, reranking и формирование контекста
- Ответы со ссылками на источники и понятным состоянием неопределённости
- Web-интерфейс или API, роли, история и интеграции
- Evaluation-набор, мониторинг качества, стоимости и задержки
02 · СЦЕНАРИИ
Сценарии AI-ассистентов
Поддержка клиентов
Подготовка ответов по проверенной базе с передачей сложных случаев человеку.
Помощник специалиста
Сбор контекста, черновики документов и подсказки внутри рабочего процесса.
AI-функция в продукте
Контекстный поиск и ответы, встроенные в существующий SaaS, портал или приложение.
03 · ПРОЦЕСС
Как запускаем RAG-систему
Начинаем с контрольного набора реальных вопросов. Он позволяет сравнивать подходы и не оценивать систему по красивой демонстрации.
- 01
Источники и доступы
Определяем документы, системы, владельцев данных, частоту обновления и модель прав.
- 02
Контрольный набор
Собираем вопросы, ожидаемые признаки ответа, источники и недопустимые ошибки.
- 03
RAG и интерфейс
Настраиваем обработку данных, поиск, модель, промпты, цитирование и пользовательский поток.
- 04
Evaluation и эксплуатация
Измеряем качество, стоимость и задержку, добавляем мониторинг и процесс улучшения.
04 · FAQ
Вопросы о RAG и AI-ассистентах
RAG устраняет галлюцинации модели?
Нет. RAG может повысить опору на источники, но ошибки остаются возможны. Нужны контрольные тесты, цитирование, ограничения сценария и передача критичных решений человеку.
Можно ли ограничить доступ к документам?
Да. Модель прав должна сохраняться на этапе поиска: пользователь получает контекст только из тех источников, к которым у него есть доступ.
Подойдут ли PDF, Wiki, CRM и базы данных?
Часто да, но каждый источник проверяем отдельно: структура, качество извлечения, актуальность, права и механизм обновления влияют на результат.
Можно ли развернуть решение в закрытом контуре?
Возможность зависит от инфраструктуры и выбранных моделей. Рассматриваем API и open-source варианты с учётом требований к данным, стоимости и качеству.
START A PROJECT
Проверьте ассистента на ваших данных
Пришлите примеры источников и 10–20 реальных вопросов. Это даст основу для технической диагностики и evaluation.