RAG и базы знаний
Ваши знания раскиданы по документам, базам данных, вики. Сделаем единый AI поиск — пользователь спрашивает, система находит ответ.
Поиск работает в тысячах документов за миллисекунды
AI понимает смысл, не просто ищет ключевые слова
Работает на ваших данных, не полезает в интернет
Легко обновлять знания: новый документ — и система уже знает
Какие задачи бизнеса решает
Клиенты ищут ответы часами
Документация есть, но найти нужный ответ в 1000 страницах сложно.
Support команда тратит время на поиск информации
Каждый вопрос требует копания в документах. 2 часа на поиск, 10 минут на ответ.
Старая информация дает неправильные ответы
Документы обновились, но в голове осталось старое. Клиент получает неправильный ответ.
Знания разбросаны по системам
Инструкция в Confluence, FAQ в wiki, процессы в документах. Нет единого источника.
Кому подходит
Что именно мы делаем
В рамках направления «RAG и базы знаний» мы закрываем полный цикл задач.
Аудит документов и данных
Находим все источники информации, определяем, как её структурировать.
Подготовка данных
Загружаем документы, тексты, FAQ в систему, индексируем.
Разработка RAG системы
Embeddings, поиск, retrieval, generation. Всё для правильного ответа.
Интеграция с вашим UI
Поиск на вебе, чат-бот, API для приложений.
Fine-tuning модели
Обучаем модель на ваших данных, улучшаем качество ответов.
Обновление и поддержка
Добавляем новые документы, обновляем индексы, следим за качеством.
Результаты для бизнеса
Конкретные метрики, которых достигают наши клиенты.
Этапы реализации
Этап 1. Сбор и аудит документов
Находим все источники информации, проверяем актуальность.
Этап 2. Подготовка данных
Конвертируем в текст, создаём структуру, готовим к embeddings.
Этап 3. Разработка RAG
Выбираем embeddings модель, настраиваем поиск, интегрируем LLM.
Этап 4. Тестирование и fine-tuning
Проверяем качество ответов, обучаем модель улучшать результаты.
Этап 5. Интеграция в UI
Добавляем поиск на вебе, в чат-боте, мобильном приложении.
Этап 6. Мониторинг и обновления
Отслеживаем качество, обновляем документы, улучшаем.
Технологии и инструменты
Частые вопросы
Какой формат документов поддерживается?
PDF, Word, текст, HTML, Markdown. Можем интегрироваться с Confluence, Notion, Google Docs.
Как часто обновлять документы?
Можно обновлять в реальном времени. Система пересчитает embeddings и индексы автоматически.
Насколько точен поиск?
Обычно 90%+ качество на первые попытки. Fine-tuning на ваших примерах доводит до 95%+.
Мои данные будут в облаке?
Можем self-hosted локально или в приватном облаке. Ваши данные не уходят никуда.
Кейсы по теме
Примеры успешных проектов в вашей области
AI-система обработки входящих документов для юридической фирмы
Клиент: Топовая юридическая фирма (150+ юристов)
Telegram-бот для автоматизации продаж и поддержки клиентов
Клиент: E-commerce стартап (250к клиентов в Telegram)
Полезные статьи
Советы и инсайты по теме
Как выбрать подрядчика для разработки ПО: чек-лист для бизнеса
Выбор разработчика — критическое решение для бизнеса. В этом гайде разбираем как оценить компетенцию, опыт и финансовую надёжность подрядчика. Узнайте о главных красных флагах и как проверить качество кода перед подписанием контракта.
AI-автоматизация бизнес-процессов: что реально работает в 2025
Много шума вокруг AI автоматизации, но что реально работает и экономит деньги? На основе 20+ проектов анализируем какие процессы рентабельны для автоматизации и какой ROI реально ожидать.