RAG для бизнеса
Строим корпоративную базу знаний с ИИ:
ассистент находит фрагмент в регламентах и формулирует ответ — без выдуманных фактов
Корпоративная база знаний
ИИ-ассистент, который опирается
на ваши PDF, Wiki и 1С-справочники
RAG (Retrieval-Augmented Generation) подключает LLM к вашим источникам: инструкции, договоры, прайсы, типовые ответы поддержки.
Обновили документ — обновили базу; не нужно переобучать модель. Подходит поддержке, продажам, HR и внутреннему IT.
Что даёт RAG компании
Снижаем риск «галлюцинаций» и ускоряем доступ к знаниям:
- Поддержка и колл-центр — ответы по регламентам со ссылкой на документ; сложное — оператору
- Продажи и пресейл — быстрый поиск условий, SLA и коммерческих ограничений в документах
- Онбординг сотрудников — «где написано про отпуск / KPI / IT-заявку» без поиска по папкам
- Юридические и финансовые отделы — черновики ответов по шаблонам, поиск формулировок в архиве
- Интеграции — сайт, Telegram, CRM, портал сотрудников, при необходимости — 1С
- Контроль качества — логи запросов, версии документов, разграничение доступов по ролям
Чем RAG лучше «просто ChatGPT»
Публичные модели не знают ваших внутренних правил. RAG подтягивает релевантный фрагмент из векторного индекса и только потом генерирует ответ — вы управляете источниками правды.
Для проверки безопасности и комплаенса проще: данные остаются в контуре компании, доступы по ролям, при необходимости — развёртывание на вашем сервере.
Кому особенно подходит RAG
Компаниям с большим объёмом регламентов, FAQ и повторяющихся вопросов.
Пакеты внедрения RAG
Пилот RAG
База знаний
Корпоратив
Условия
Сценарии RAG под NDA
Типовые внедрения без раскрытия названий клиентов.
Клиент NDA · IT
Поиск по Confluence и тикетам, черновики ответов инженерам. Меньше времени на «где это описано».
Клиент NDA · финансы
Ответы по продуктам и регламентам; сложные обращения уходят в CRM на оператора. Рутину бот закрывает сам.
* Ориентиры после пилота; метрики согласуем на аудите.
Отзывы после пилота RAG
Формулировки по итогам проектов, без имён компаний.
Как внедряем RAG
От инвентаризации документов до промышленной эксплуатации
Аудит знаний
Собираем источники, роли, типовые вопросы и риски ПДн
Индексация
Чанкинг, эмбеддинги, тестовый набор вопросов с эталонными ответами
Пилот
Один канал и отдел, метрики: точность, время ответа, сколько обращений передали сотруднику
Интеграция
CRM, сайт, 1С, мессенджеры — по согласованной архитектуре
Масштабирование
Новые отделы, версии документов, мониторинг качества
Вопросы про RAG и базу знаний
Что такое RAG простыми словами?
Сначала система находит подходящий фрагмент в ваших документах, затем LLM формулирует ответ на его основе. Это снижает выдуманные факты по сравнению с «голой» моделью.
Какие документы можно подключить к RAG?
Регламенты, FAQ, инструкции, прайсы, шаблоны писем, выгрузки из Wiki и CRM. Форматы: PDF, DOCX, HTML, таблицы — уточняем на аудите.
Сколько стоит внедрение RAG?
Пилот — от 90 000 ₽, корпоративная база знаний — от 280 000 ₽. Токены и хостинг индекса — отдельно. Точная смета после аудита объёма документов.
Нужно ли дообучать модель на наших данных?
Для старта обычно достаточно RAG. Дообучение рассматриваем только при отдельных задачах и после оценки рисков и бюджета.
Как обновляются ответы при смене регламента?
Обновляете документ в базе знаний — переиндексация занимает от минут до часов в зависимости от объёма. Переобучение LLM не требуется.
Можно ли разграничить доступ к разным документам?
Да. Настраиваем роли: например, поддержка видит регламенты сервиса, продажи — коммерческие условия, HR — внутренние политики.
Безопасны ли данные при RAG?
Обсуждаем контур до старта: облако с изоляцией или on-premise. Персональные данные в индекс не попадают без обезличивания и согласования.
Сколько длится пилот RAG?
От 2 недель при фокусе на одном сценарии и ограниченном наборе документов (до 50 в пакете пилота).
Запустите базу знаний с RAG
Оставьте заявку — проведём бесплатную консультацию и предложим архитектуру RAG под ваши документы и отделы