ИИ-агентысценарий
RAG-система и база знаний для бизнеса
Документы → семантический поиск → ответы с источниками · без «галлюцинаций ради галочки»
ИИ, который опирается на ваши данные
RAG (Retrieval-Augmented Generation) — контур, где модель не выдумывает прайс из интернета, а сначала находит фрагменты в вашей базе и уже по ним формулирует ответ. Подходит для поддержки, внутренних помощников и продаж с толстым каталогом документов.
Какую боль закрываем
- 01
Сотрудники ищут ответы в чатах и устаревших PDF
- 02
Клиентам отвечают по-разному — нет единого источника правды
- 03
«Голый» GPT выдумывает цены и условия
- 04
База знаний есть, но ей никто не пользуется в моменте диалога
Что внедряем
Индексация документов
Загрузка регламентов, FAQ, договоров, каталогов; нарезка, эмбеддинги, обновление при изменениях.
Семантический поиск + LLM
Гибридный поиск, ответы с указанием источников, ограничение контекста под задачу.
Каналы доставки
Внутренний чат для сотрудников, виджет поддержки, агент продаж на той же базе.
Контроль качества
Логи, оценка ответов, запрет тем, эскалация человеку при низкой уверенности.
Кейсы
Кейсы по этому сценарию
ChatNeuron
ChatNeuron - облачный ИИ-агент и виджет
Сделали NeuronChat как SaaS: кабинет с дашбордом, агентами, диалогами, заявками, аналитикой и базой знаний. Виджет на сайт, обучение через RAG, несколько агентов на разные домены в одном аккаунте.
ФАВОРИТ
Costbl - SaaS расчёта себестоимости металлоизделий по чертежам
Больше 5 месяцев, два этапа. Этап 1 — прототип: чат с ИИ и разбор PDF (скрины в блоке этапа 1). Этап 2 — как сейчас: полноценный расчёт (видео в блоке этапа 2). Продукт: https://costbl.ru/
B2C NDA
AI Репетитор: Умное Обучение для Детей
Собрали MVP с ИИ для обучения детей: контроль заданий, успеваемость, база вопросов. Клиент не стал развивать продукт дальше - сейчас кейс как опыт запуска edtech-MVP.
Ориентиры по стоимости
Объём зависит от числа документов, частоты обновлений и каналов (внутренний чат / клиентский агент).
| Пакет | Что входит | Цена | Срок |
|---|---|---|---|
| RAG-пилот | Один корпус документов, чат/виджет, ответы с источниками | от 200 000 ₽ | 2-4 недели |
| База + агент поддержки | Роли, обновление базы, handoff, аналитика качества | по scope | от 1-2 месяцев |
| On-prem контур | Локальные модели и векторное хранилище без облака | по ТЗ | от 2-3 месяцев |
Частые вопросы
RAG полностью убирает галлюцинации?
Нет — снижает риск. Модель всё равно может ошибиться. Поэтому указываем источники, режем контекст и оставляем handoff на человека в критичных сценариях.
Какие документы подходят?
FAQ, регламенты, оферты, инструкции, каталоги, внутренние wiki. Сканы и «шумные» PDF тоже берём — с предобработкой и проверкой качества индекса.
Можно ли без облака?
Да. Для жёсткого контура данных собираем on-prem: локальные LLM, pgvector/иное хранилище, доступ только внутри периметра. См. также On-Premise AI.
Смотрите также
- →
Все ИИ-агенты и интеграция AI
Хаб услуги: пилот, продукты, стек и FAQ
- →
- →
- →
On-Premise AI
Локальный GPU-контур без облака
- →
ИИ-видеоаналитика
Компьютерное зрение для производств
Обсудить RAG и базу знаний
Пришлите пример корпуса документов — оценим пилот и контур (облако / on-prem).