Аудит данных
Источники, форматы, ACL, частота обновлений. Карта «что индексируем».
Корпоративный RAG
Корпоративный RAG
Исполнитель: Павел Стасиньский
Кластер pillar-архитектуры: ответы LLM с опорой на ваши документы — цитаты, актуальность, контроль галлюцинаций.
Корпоративный RAG для поиска по документам. Сценарий поиска — /solutions/rag-search; продукт «база знаний» — /services/knowledge-base.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) — стандарт enterprise AI, когда ответ должен опираться на корпоративные документы. LLM получает релевантные фрагменты из базы знаний и генерирует ответ с цитатами — не из «памяти» модели.
Bober AI Systems строит RAG для поддержки, HR, продаж и инженерных команд. Кейс Kaspersky: ассистент по продуктовой документации для сотрудников 1С с grounding и контролем доступа.
Технический контур: ingestion (парсинг, chunking, metadata), embedding model, vector DB (Qdrant, pgvector, OpenSearch), retrieval + rerank, prompt с контекстом, guardrails.
Качество RAG измеряем eval-набором. Private LLM обязателен, если документы содержат NDA и ПДн.
Срок — 4–6 недель до production MVP. Масштабирование на новые отделы — добавление ACL и источников.
Проблемы «голого» LLM
- Модель не знает ваших продуктов, регламентов и цен
- Ответы уверенные, но неверные — юридические и репутационные риски
- Документы разбросаны по Confluence, SharePoint, PDF и CRM
- Нет процесса обновления знаний после изменения регламентов
Deliverables
- Pipeline ingestion: PDF, DOCX, HTML, CRM → chunks → embeddings
- Vector store и retrieval с reranking
- API и UI ассистента с обязательными цитатами
- Процесс re-index и мониторинг качества (eval set)
Этапы RAG-проекта
Ingestion pipeline
Парсеры, chunk strategy, metadata (отдел, продукт, дата).
Retrieval tuning
Hybrid search, reranker, top-k, фильтры по metadata.
Eval и production
Golden questions, regression tests, мониторинг drift.
RAG architecture
- Sources: Confluence, S3, CRM attachments, email archives
- ETL: parse → chunk → embed → upsert vector DB
- Query: embed question → retrieve → rerank → build prompt
- LLM: private API, citation-required template
- Ops: re-index jobs, ACL sync, quality dashboard
Эффект RAG
−35%
время поиска информации сотрудниками
90%+
ответов с citation при правильном tuning
4–6 нед.
MVP в production
Цена и условия
| Цена | от 500 000 ₽ |
|---|---|
| Срок | 21 дн. |
| Формат | Фиксированная смета · удалённо |
| Состав | Индексация, векторный поиск, guardrails и интеграция в чат/CRM. |
Связанные кейсы
RAG-бот по продуктам Kaspersky для сотрудников дистрибьютора 1С
до −50% повторных вопросов по продуктам
На пилотной группе сотрудников дистрибьютора 1С, по внутренней оценке заказчика
Сотрудники быстрее получают ответы по продуктам Kaspersky, меньше повторяют одни и те же вопросы и реже уходят в долгий ручной поиск по базе знаний.
База знаний для поддержки: −50% повторных вопросов
−50% повторяющихся обращений, быстрее онбординг новых операторов.
Доверие
Отзывы на Яндексе
Публичные отзывы с Яндекс Услуг — тот же профиль исполнителя, что в фиде.
“Невероятный специалист. Откликнулся сразу, на протяжении всего процесса был на связи, работа выполнена качественно в минимальные сроки.”
“Павел — ас своего дела! Всё на высшем уровне, всегда на связи, оперативно отвечал на вопросы. Чувствовалось, что ему важен результат.”
“Объёмно проконсультировал по кластеризации данных. Вопросов не осталось.”
“Отличный исполнитель, всё в срок, чётко и правильно. Всегда на связи, рекомендую!”
FAQ по RAG
- Чем отличается от RAG-поиска?
- Эта страница — внедрение корпоративного RAG как услуги. /solutions/rag-search — сценарий поиска по документам.
- RAG vs fine-tuning?
- RAG — для актуальных документов без переобучения. Fine-tuning — для стиля и узких доменов, дороже в поддержке.
- Какие vector DB?
- Qdrant, pgvector, OpenSearch — по масштабу и инфраструктуре.
- Multilingual?
- Да. Русский + English — типичный кейс для enterprise РФ.
- Как обновлять документы?
- Webhook при публикации, nightly sync, версионирование chunks.
- ACL?
- Metadata filters по роли/отделу на этапе retrieval.
- Бюджет?
- От 500 000 ₽ за MVP. Private LLM — отдельно или в пакете.
Контакт
Или оставьте заявку
Кластер pillar-архитектуры: ответы LLM с опорой на ваши документы — цитаты, актуальность, контроль галлюцинаций.