Это «купить RAG»?

Мы продаём внедрение: данные, права, ответы с источниками и сопровождение. Не demo LangChain.

Чем отличается от поиска по документам?

Поиск по регламентам и файлам — отдельный сценарий. Здесь — полный офер базы знаний / ассистента с ACL и приёмкой.

«Ответы со ссылкой» — это точность?

Нет. Отдельно: есть ли цитата, релевантен ли фрагмент, верен ли смысл. На пилоте фиксируем все три метрики.

RAG или дообучение модели?

Для актуальных документов обычно достаточно поиска с опорой на источники. Дообучение — отдельный дорогой контур.

Можно ограничить доступ по ролям?

Да. Фильтры по роли и отделу на этапе подбора фрагментов.

Бюджет и срок?

Пилот 300–500 тыс. ₽ · 3–5 недель. Production от 1,2 млн ₽ · 6–10 недель. Secure — от 1,8 млн ₽.

Обязательна локальная LLM?

Нет. Можно РФ-облако или private API. Для закрытого контура — /lokalnye-llm и /private-llm.

300–500 тыс. ₽

пилот

от 1,2 млн ₽

production

от 1,8 млн ₽

secure / private LLM

Локальный RAG · база знаний

Локальный RAG для бизнеса — база знаний на своих серверах

Основатель: Павел Стасиньский

Корпоративный RAG в вашем контуре: сотрудники спрашивают по регламентам и файлам — получают ответ со ссылками на источники. ACL, обновление корпуса, опция локальной LLM. Пилот от 300 000 ₽.

Получить оценку проекта Оформить заказ Telegram

Клиентская формулировка: сотрудник задаёт вопрос по внутренним документам и получает ответ со ссылками. Технически — RAG; для закупки важнее результат и контур: свой сервер, private LLM или РФ-облако.

Bober Systems внедряет корпоративный / локальный RAG для поддержки, HR, продаж и инженерии. Пример: ассистент по продуктовой документации (кейс Kaspersky) — с опорой на источники и ACL.

Пилот на узком корпусе — 3–5 недель (300–500 тыс. ₽). Production с LDAP/IAM, ACL — от 1,2 млн ₽. Связка с PRIVATE LLM + RAG — от 800 000 ₽ на /lokalnye-llm. Если допустим внешний API — Claude как слой генерации: /integraciya-claude-api. Хаб внедрения — /vnedrenie-ii-v-biznes.

Работаем с компаниями на amoCRM, Битрикс24, 1С, ERP и самописных системах — внедряем поверх текущего контура.

Услуга — для компаний-заказчиков. Субподряд, резюме и предложения услуг рассматриваем только на отдельной странице: Партнёрам .

Для кого

— Нужен локальный RAG / RAG в закрытом контуре
— Регламенты разбросаны — поиск занимает часы
— Публичные чаты без опоры на ваши документы
— Нужен ИИ-поиск по документам компании с правами доступа

Что внедряем

— Индексация PDF, DOCX, Confluence, вложений CRM
— Ответы со ссылками на источник и разграничением доступа
— Процесс обновления базы при публикации новых версий
— API / чат; опция — RAG с локальной LLM (/lokalnye-llm)

Этапы внедрения

01

Аудит данных

Источники, форматы, права, частота обновлений.

02

Индексация

Разбор файлов, фрагменты, метаданные (отдел, продукт, дата).

03

Ответы с цитатами

Поиск + модель только по найденным фрагментам, обязательная ссылка.

04

Production

Переиндексация, ACL, эталонные вопросы, мониторинг качества.

Архитектура простым языком

— Источники: диск, Confluence, SharePoint, CRM, почтовые вложения
— Подготовка: файлы → фрагменты → индекс
— Запрос: найти фрагменты → ответить только по ним → показать источник
— Права: сотрудник видит только документы своего контура
— Модель: облако РФ или локальный LLM — по требованиям ИБ

Ориентиры сметы

300–500 тыс. ₽

пилот

от 1,2 млн ₽

production

от 1,8 млн ₽

secure / private LLM

Цена и условия

Коммерческие условия услуги
Цена	пилот 300–500 тыс. ₽ · production от 1,2 млн ₽
Срок	42 дн.
Формат	Фиксированная смета · удалённо
Состав	Пилот 300–500 тыс. ₽ · 3–5 недель. Corporate RAG production от 1,2 млн ₽ · 6–10 недель. Secure / private LLM от 1,8 млн ₽.

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

Участие в разработке RAG-ассистента по продуктам Kaspersky для сотрудников дистрибьютора, работающего с экосистемой 1С · Пилот и итерации в рамках продуктового контура

Сотрудники быстрее получают ответы по продуктам Kaspersky, меньше повторяют одни и те же вопросы и реже уходят в долгий ручной поиск по базе знаний.

LLM · RAG · JavaScript

Подробнее о проекте

База знаний для поддержки: −50% повторных вопросов

−50% повторяющихся обращений, быстрее онбординг новых операторов.

Подробнее о проекте

Частые вопросы

Это «купить RAG»?: Мы продаём внедрение: данные, права, ответы с источниками и сопровождение. Не demo LangChain.
Чем отличается от поиска по документам?: Поиск по регламентам и файлам — отдельный сценарий. Здесь — полный офер базы знаний / ассистента с ACL и приёмкой.
«Ответы со ссылкой» — это точность?: Нет. Отдельно: есть ли цитата, релевантен ли фрагмент, верен ли смысл. На пилоте фиксируем все три метрики.
RAG или дообучение модели?: Для актуальных документов обычно достаточно поиска с опорой на источники. Дообучение — отдельный дорогой контур.
Можно ограничить доступ по ролям?: Да. Фильтры по роли и отделу на этапе подбора фрагментов.
Бюджет и срок?: Пилот 300–500 тыс. ₽ · 3–5 недель. Production от 1,2 млн ₽ · 6–10 недель. Secure — от 1,8 млн ₽.
Обязательна локальная LLM?: Нет. Можно РФ-облако или private API. Для закрытого контура — /lokalnye-llm и /private-llm.

Связанные услуги

Заявка

Получить оценку проекта

Услуга: RAG для бизнеса