Аудит данных
Источники, форматы, права доступа, частота обновлений. Карта «что индексируем».
Корпоративный RAG
Корпоративный RAG
Основатель: Павел Стасиньский
Ответы модели с опорой на ваши документы — цитаты, актуальность, контроль выдуманных фактов.
Корпоративный RAG для поиска по документам. Сценарий поиска — /solutions/rag-search; продукт «база знаний» — /services/knowledge-base.
RAG — генерация ответа с опорой на найденные документы. Это стандарт корпоративного ИИ, когда ответ должен опираться на документы компании: модель получает подходящие фрагменты из базы знаний и формулирует ответ с цитатами, а не «по памяти».
Bober AI Systems строит такие решения для поддержки, кадровой службы, продаж и инженерных команд. Пример: ассистент по продуктовой документации для сотрудников 1С в Kaspersky — с опорой на источники и разграничением доступа.
Технический контур: загрузка документов (разбор, деление на фрагменты, метаданные), модель векторизации, база векторов (Qdrant, pgvector, OpenSearch), подбор и переранжирование фрагментов, сборка запроса с контекстом, ограничители ответа.
Качество измеряем набором проверочных вопросов. Модель в закрытом контуре обязательна, если документы попадают под соглашение о неразглашении или содержат персональные данные.
Срок — 4–6 недель до промышленного запуска рабочей версии. Масштабирование на новые отделы — подключение прав доступа и новых источников.
Для кого
Кому подходит эта услуга
- —Собственникам и генеральным директорам — процесс тормозит рост, нужен измеримый результат
- —Коммерческим директорам и руководителям отдела продаж — теряются лиды, нет контроля воронки
- —Операционным директорам и руководителям сервиса — ручные операции и переработки сотрудников
- —ИТ- и техническим директорам среднего и крупного бизнеса — нужна интеграция с amoCRM, Битрикс24, 1С и ERP без замены систем
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 .
Проблемы модели без ваших данных
- 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
Что вы получаете
- Конвейер загрузки: PDF, DOCX, HTML, CRM → фрагменты → векторы
- База векторов и подбор фрагментов с переранжированием
- Программный интерфейс и рабочее окно ассистента с обязательными цитатами
- Процесс переиндексации и контроль качества по набору проверочных вопросов
Этапы проекта
Загрузка документов
Разбор файлов, правила деления на фрагменты, метаданные (отдел, продукт, дата).
Настройка поиска
Поиск по смыслу и по словам, переранжирование, число фрагментов в ответе, фильтры по метаданным.
Проверка и промышленный запуск
Эталонные вопросы, проверки на регресс, контроль деградации качества.
Архитектура решения
- Источники: Confluence, файловое хранилище S3, вложения CRM, архивы почты
- Подготовка: разбор → фрагменты → векторы → запись в базу векторов
- Запрос: векторизация вопроса → подбор фрагментов → переранжирование → сборка контекста
- Модель: доступ в закрытом контуре, шаблон ответа с обязательной цитатой
- Эксплуатация: задания на переиндексацию, синхронизация прав доступа, отчёт по качеству
Эффект
−35%
время поиска информации сотрудниками
90%+
ответов со ссылкой на источник при настроенном поиске
4–6 нед.
рабочая версия в промышленной эксплуатации
Цена и условия
| Цена | от 500 000 ₽ |
|---|---|
| Срок | 21 дн. |
| Формат | Фиксированная смета · удалённо |
| Состав | Индексация документов, поиск по смыслу, ограничители ответа и встраивание в чат или 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.
Частые вопросы
- Чем отличается от поиска по документам?
- Эта страница — внедрение корпоративного RAG как услуги. /solutions/rag-search — сценарий поиска по документам.
- RAG или дообучение модели?
- RAG — для актуальных документов без переобучения. Дообучение — для стиля и узких предметных областей, дороже в поддержке.
- Какие базы векторов используете?
- Qdrant, pgvector, OpenSearch — по масштабу и инфраструктуре.
- Работает ли на нескольких языках?
- Да. Русский и английский — типичный случай для корпоративных внедрений в РФ.
- Как обновлять документы?
- Уведомление при публикации новой версии, ночная синхронизация, хранение версий фрагментов.
- Можно ограничить доступ по ролям?
- Да. Фильтры по метаданным роли и отдела на этапе подбора фрагментов.
- Бюджет?
- От 500 000 ₽ за рабочую версию. Модель в закрытом контуре — отдельно или в пакете.
Заказ услуги
Оформить заказ
Это форма заказа услуги. Укажите контакты — подтвердим состав работ и сроки, затем приступим.
Заполните поля ниже, чтобы оформить заказ. Это не запрос оценки — для оценки используйте кнопку «Получить оценку».
Оценка
Получить оценку проекта
Опишите процесс, который нужно автоматизировать. Ответим в течение 4 рабочих часов, после 30-минутного созвона пришлём план и вилку бюджета за 24 часа.