Корпоративная база знаний
Помогаем сотрудникам находить инструкции и регламенты без поиска по папкам и повторных вопросов коллегам.
«Как согласовать доступ к проекту?»
Корпоративные знания → ответы с источниками
Разработка
RAG-систем
для бизнеса
Превращаем документы и базу знаний компании в AI-ассистента. Сотрудники задают вопросы обычным языком, получают ответ и видят, на какие источники он опирается.
Начинаем с ваших вопросов и документов. Стоимость и сроки — индивидуально.
АРХИТЕКТУРА ЗНАНИЙ
- 01 / ИСТОЧНИКИВаши документы
- 02 / ПОИСКНужные фрагменты
- 03 / ОТВЕТОбъяснение + ссылки
- 01Поиск по внутренним источникам
- 02Проверяемые ссылки на документы
- 03Доступ с учётом ролей сотрудников
Когда знания есть, а найти их сложно
Какие задачи решает RAG-система
Помощник для поддержки
Подключаем продуктовую документацию и базу типовых решений. Сотрудник получает черновик ответа с источниками.
«Как исправить ошибку подключения?»
Знания для отдела продаж
Объединяем описания продуктов, ограничения и утверждённые условия, чтобы менеджер мог проверить детали перед ответом клиенту.
«Поддерживает ли продукт этот сценарий?»
Поиск по техническим материалам
Помогаем находить нужные сведения в руководствах и документации с учётом версий и терминологии компании.
«В какой версии появилась эта функция?»
RAG полезен, когда ответы уже содержатся в документах, но их трудно находить. Если источники устарели или противоречат друг другу, сначала поможем определить, что нужно привести в порядок.
Как работает RAG-ассистент
Задайте вопрос.
Получите ответ по документам компании.
Сотруднику не нужно просматривать папки и длинные инструкции. Ассистент помогает найти нужную информацию и показывает источник ответа.
ДЕМОНСТРАЦИОННЫЙ ПРИМЕР
Вопрос сотрудника
«Где запросить доступ к проекту?»
Ответ ассистента
Создайте заявку в сервис-деске. Укажите название проекта и свою роль.
Показать источникСкрыть источник
Памятка сотрудника
Раздел 3 / Начало работыДоступы запрашиваются через сервис-деск. В заявке нужно указать название проекта и роль сотрудника.
Документ и ответ подготовлены для демонстрации. Это не подключённая AI-модель и не клиентский кейс.
Что входит в разработку
Готовим знания.
Настраиваем ассистента.
Состав работ определяем под ваши источники, пользователей и требования к размещению.
Подготовленная база знаний
Готовим согласованные документы к поиску, сохраняя связь с источниками и их версиями.
Поиск и ответы с источниками
Настраиваем поиск по вашим материалам и ответы со ссылками, по которым можно проверить информацию.
Удобный интерфейс и доступ
Подключаем ассистента к рабочему интерфейсу команды и настраиваем доступ с учётом ролей пользователей.
Проверка и передача в работу
Проверяем систему на ваших вопросах и передаём инструкции по использованию, обновлению базы и сопровождению.
Технические детали и границы работ
- Подготовка документов
- Проверяем форматы, качество и владельцев документов. При извлечении текста сохраняем источник, раздел и версию. Распознавание сканов (OCR) оцениваем отдельно.
- Поиск и ответы
- Настраиваем поиск по смыслу и ключевым словам, ранжирование и фильтрацию по правам. В модель передаём найденные разрешённые фрагменты, а не всю базу. Предусматриваем уточнение запроса, если данных недостаточно.
- Обновление базы
- Настраиваем синхронизацию содержания и прав с учётом новых версий, удалений и ошибок обновления поискового индекса.
- Подключение и эксплуатация
- Согласуем интерфейс или API, мониторинг работы и инструкции по сопровождению. Проверяем поиск и ответы, включая вопросы без подходящих данных.
Есть прототип, который плохо отвечает? Можем начать с разбора источников, поиска и тестовых вопросов.
Разобрать задачуИсточники, интерфейсы и размещение
Встраиваем RAG в вашу инфраструктуру
Не обязательно переносить всю базу знаний в новый сервис. Определим доступные способы подключения, правила синхронизации и место, где сотрудникам удобнее получать ответы.
- Откуда берём знания
- Файлы, корпоративные хранилища, Confluence, Notion, SharePoint и другие источники с доступными API или экспортом.
- Где работает ассистент
- Корпоративный портал, сайт, рабочий чат или внутренний сервис через API.
- Что проверяем до подключения
- Доступность интерфейсов, права, ограничения выгрузки, форматы и требования к обновлению.
АРХИТЕКТУРА ПОД ВАШИ УСЛОВИЯ
Облачное размещение
Используем согласованные сервисы. Оцениваем условия обработки данных и расходы при вашей нагрузке.
В вашем контуре
Проектируем размещение компонентов на вашей инфраструктуре. Проверяем модели, ресурсы и требования к сопровождению.
Возможен гибридный вариант. Схему движения данных и границы доступа фиксируем до внедрения.
СИСТЕМЫ И ИНТЕГРАЦИИ
Источники знаний и интерфейсы ассистента
- amoCRM
- HubSpot
- Salesforce
- Microsoft 365
- Google Workspace
- Confluence
- Notion
- Telegram
- WhatsApp Business
- Slack
- Zendesk
- Intercom
- Shopify
- WooCommerce
- Pipedrive
- Zoho CRM
- Jira
- Trello
- Asana
- Airtable
- n8n
- Make
- PostgreSQL
- Metabase
Нет вашей системы? Рассмотрим другие платформы и собственные сервисы. Подключение зависит от API, прав, тарифа и правил сервиса; базы данных подключаем через серверные коннекторы. Логотипы обозначают технологии, а не клиентов или партнёров.
Обсудить вашу интеграциюAI-МОДЕЛИ
Модель под задачу. Размещение под ваши требования.
- OpenAIМодели через API
- ClaudeAnthropic
- Google GeminiGoogle
- DeepSeekМодели через API
- Yandex AI StudioМодели Яндекса
- GigaChatМодели через API
- Mistral AIМодели через API
- PerplexityМодели через API
- QwenОткрытые веса
- Mistral AIЛокальные модели
- GemmaОткрытые веса
- LlamaОткрытые веса
- DeepSeekЛокальное размещение
Сравниваем качество на ваших данных, задержку и стоимость работы. Для API проверяем доступность в вашем регионе и условия передачи данных; для локальных моделей — лицензию и требования к инфраструктуре. Локальная LLM сама по себе не делает весь процесс закрытым: размещение OCR, поиска и остальных компонентов согласуем отдельно.
Контроль и критерии приёмки
Источники — видны.
Качество — проверяется.
Пример разграничения доступа
Сотрудник отдела продаж
Материалы о продуктахДоступ разрешён
Регламенты продажДоступ разрешён
Фильтр доступа
Роль сотрудника + права на источник
До передачи в модельКонтекст для AI
Только разрешённые фрагменты
Описание продукта
Порядок согласования
Кадровые документыНет доступа · исключены
Закрытые для сотрудника материалы не включаются в контекст модели.
Движение данных
Согласуем размещение поиска, OCR и генерации, хранение документов и журналов.
Проверка на ваших вопросах
Тестируем обычные, сложные и неоднозначные запросы, в том числе без подтверждённого ответа.
Защита от подмены инструкций
Отделяем текст документов от системных инструкций. Проверяем попытки получить недоступные данные.
ПоискНаходит ли система нужные материалы?
ОтветСоответствует ли он источникам и вопросу?
ЭксплуатацияКаковы задержка и стоимость запроса?
RAG не исключает ошибки модели. Ссылки помогают проверять ответы, а для критичных решений нужен контроль человека.
От проверки идеи до внедрения
Начинаем с одного полезного сценария
- 01
Выбираем сценарий
Определяем пользователей, типовые вопросы, источники и критерии приёмки.
- 02
Проверяем на пилоте
Собираем ограниченную базу и оцениваем ответы вместе с экспертами вашей компании.
- 03
Встраиваем в системы
Подключаем согласованные источники, доступы, обновления и рабочий интерфейс.
- 04
Передаём и развиваем
Документируем эксплуатацию, разбираем обратную связь и согласуем расширение базы.
Что получаете по итогам согласованного этапа
- Работающий сценарий и подключённые источники.
- Результаты проверки на тестовых вопросах и известные ограничения.
- Инструкции по обновлению базы, доступам и эксплуатации.
Состав передачи, права на код и дальнейшее сопровождение фиксируем в договорённостях по проекту.
Индивидуальная оценка
Сколько стоит разработка RAG-системы
Стоимость и сроки зависят от задачи, данных и требований к эксплуатации. Оцениваем проект после обсуждения вводных, без универсальной цены за «чат с документами».
Объём, форматы и качество документов.
Количество источников и частота обновления.
Роли пользователей и правила доступа.
Интерфейс, интеграции и ожидаемая нагрузка.
Требования к размещению и качеству ответа.
ДЛЯ ПЕРВОГО РАЗГОВОРАВаши вопросы.
Ваши вопросы.
Ваши источники.
Понятный первый шаг.
Расскажите, кто будет пользоваться системой, какие вопросы задаёт и где хранится информация. Готовое ТЗ не обязательно.
Получить оценку RAG-проектаРазработку и регулярные расходы на модели, инфраструктуру и поддержку оцениваем отдельно.
Ответы до начала проекта
Частые вопросы о RAG-системах
Чем RAG-система отличается от обычного чат-бота?
Чат-бот — это интерфейс общения. RAG — способ подготовки ответа: система ищет подходящие сведения в подключённых источниках и передаёт их модели. RAG-ассистент может работать в чате, на корпоративном портале или через API.
Нужно ли обучать собственную нейросеть на наших документах?
Не обязательно. Документы используются как контекст запроса, без обязательного дообучения модели. Если задаче нужна дополнительная адаптация модели, оцениваем её отдельно: дообучение и RAG могут дополнять друг друга.
Можно ли подключить PDF, сканы и неструктурированные документы?
Да, но способ подготовки зависит от материалов. Для сканов нужно распознавание текста; таблицы, схемы и сложная вёрстка требуют отдельной проверки. До оценки проекта смотрим примеры файлов и проверяем качество извлечения.
Будет ли сотрудник получать ответы из закрытых документов?
Проектируем поиск с учётом ролей и прав на источники. Недоступные пользователю материалы должны исключаться до передачи контекста модели. Отдельно проверяем обновление прав и сценарии отзыва доступа.
Что происходит, когда документ изменили или удалили?
Настраиваем обновление поискового индекса и обработку удалений. Частоту синхронизации, контроль версий и допустимую задержку согласуем для каждого источника. Актуальность зависит от качества этого процесса, а не только от модели.
Можно ли разместить RAG-систему в нашем контуре?
Да, если подходят инфраструктура и доступные модели. Оцениваем ресурсы, нагрузку и эксплуатацию всех компонентов, включая распознавание, поиск и генерацию. Локальное размещение само по себе не гарантирует меньшую стоимость или отсутствие рисков.
Гарантирует ли ссылка на источник правильность ответа?
Нет. Ссылка помогает сверить ответ с документом, но модель всё равно может ошибаться. На пилоте отдельно проверяем качество поиска, полноту ответа и его соответствие источникам; критичные выводы оставляем на проверку человеку.
Сколько стоит разработка RAG-системы и сколько времени она занимает?
Сроки и стоимость обсуждаем индивидуально. На оценку влияют качество и объём документов, источники, роли доступа, интерфейс, нагрузка и требования к размещению. Отдельно учитываем расходы на модели, инфраструктуру и сопровождение.
Техническая основа: Принципы RAG · Доступ к документам · Оценка качества.
Ваш следующий шаг
Обсудим вашу базу знаний
Расскажите, кто будет задавать вопросы, где хранятся документы и какие ответы нужны. Предложим, с какого набора данных и сценария начать.
Для первого разговора достаточно описания задачи. Конфиденциальные материалы через форму не отправляйте.