RAG-система: корпоративная база знаний на ИИ

Ответ из ваших документов со ссылкой на пункт

Агент ищет по договорам, регламентам и инструкциям компании. Отвечает коротко и сразу показывает источник: файл, раздел, пункт. Если в документах ответа нет, так и пишет.

Выбрать масштаб →

Ответ где-то есть, но найти его никто не может

  • Юрист ищет условие о неустойке в сорока договорах с поставщиками и открывает каждый PDF вручную.
  • Новый менеджер неделю спрашивает коллег, как согласовать скидку, хотя всё давно описано в регламенте.
  • В папке лежат три версии одного положения, и никто не уверен, какая из них действует.
  • Публичный чат-бот не знает ваших правил, а загружать в него договоры нельзя.

Что изменится после запуска

  • 01Любой сотрудник находит ответ сам, не дёргая юриста и коллег
  • 02Каждый ответ можно проверить: цитата и ссылка на пункт рядом
  • 03Новички осваиваются по регламентам, а не по пересказам

Как работает агент

  1. 01

    Собираем корпус

    Договоры, регламенты, инструкции, Wiki. Вместе с владельцем документов убираем дубли и устаревшие редакции: агент отвечает только по тому, что вы подтвердили.

  2. 02

    Режем на фрагменты

    Делим документы по разделам и пунктам, сохраняем номер пункта, дату и версию. Поэтому ссылка ведёт не на «договор целиком», а на п. 4.2.

  3. 03

    Сначала ищем, потом отвечаем

    На вопрос агент сначала находит подходящие фрагменты и только по ним формулирует ответ. Этот подход называется RAG.

  4. 04

    Показываем источник

    Рядом с ответом — цитата и ссылка на файл. Сотрудник проверяет за десять секунд, а не верит на слово.

  5. 05

    Не знает — так и говорит

    Если подходящего фрагмента нет, агент отвечает «в документах этого нет» и предлагает передать вопрос ответственному.

  6. 06

    Обновляем базу

    Новые редакции попадают в базу по правилу, о котором договорились: из папки, из Wiki или после согласования. Старые версии помечаются.

Какой масштаб ваш?

Одна задача — три разных проекта. Выберите похожий на вас и нажмите «Хочу это»: заявка придёт с пометкой, смету пришлём за 1–2 дня.

Малый бизнес

Одна команда и одна папка регламентов, по которой коллег всё время спрашивают одно и то же.

Что делаем

  • Один набор документов, например регламенты отдела продаж
  • Чат для сотрудников в Telegram или в браузере
  • Ответы с цитатой и ссылкой на файл
  • Замер «до/после» на одной команде
Интеграции
Папка с файлами или Wiki, без подключения к учётным системам
Где работает
Облако; модель подбираем под требования к данным
Срок
Ориентир: 2–4 недели

Средний бизнес

частый старт

Несколько отделов, сотни договоров и регламентов, и разные люди должны видеть разное.

Что делаем

  • Несколько типов документов: договоры, регламенты, инструкции, шаблоны
  • Роли: продажи не видят кадровые положения, юристы видят всё
  • Автообновление базы из папок, Wiki или СЭД
  • Поиск договора по реквизитам из 1С или CRM: контрагент, номер, дата
  • Журнал вопросов без ответа — список того, что пора дописать в регламенты
Интеграции
1С, CRM, ЭДО, корпоративная Wiki, учётные записи сотрудников для ролей
Где работает
Облако или ваш сервер — по требованиям службы ИБ
Срок
Ориентир: от 1–2 месяцев

Крупный бизнес

частый старт

В договорах коммерческая тайна и персональные данные, служба ИБ не пропускает облако.

Что делаем

  • Модель и база знаний на ваших серверах, данные не выходят из периметра
  • Права доступа по отделам и грифам документов
  • Журнал: кто что спросил и какой документ получил в ответ
  • Архитектура под 152-ФЗ, согласование со службой ИБ
  • SLA на поддержку и обновление базы
Интеграции
СЭД, 1С, ЭДО, доменная авторизация, мониторинг заказчика
Где работает
Закрытый контур на ваших серверах; сервер с GPU считаем отдельной строкой
Срок
Ориентир: от 2–3 месяцев

Пилот — от 300 000 ₽. Дальше стоимость считаем по задаче и часам.

Вопросы

Агент не выдумает пункт, которого нет в договоре?

Языковая модель может ошибаться, поэтому мы не просим её «вспоминать». Она отвечает только по найденным фрагментам и показывает цитату. Если фрагмента нет, ответ — «в документах этого нет». Перед запуском прогоняем набор реальных вопросов ваших сотрудников и разбираем каждую ошибку.

Кто увидит какие документы?

Права настраиваем до запуска. Агент ищет только в документах, доступных сотруднику по роли. Менеджер не получит цитату из кадрового положения, даже если спросит о нём напрямую.

У нас три версии одного регламента. Что делать?

Разбираемся с этим в начале проекта. Помечаем действующую редакцию, старые убираем из поиска или оставляем с отметкой «утратила силу». В ответе агент указывает, по какой версии отвечает.

Можно без облака?

Да. Если договоры нельзя выносить за периметр, ставим модель и базу на ваши серверы. Архитектуру проектируем под 152-ФЗ, работаем по NDA. Сервер с GPU считаем отдельно и не прячем в подписку.

Старые договоры у нас только в сканах. Подойдут?

Подойдут, если скан читается. Сначала прогоняем выборку через распознавание текста и смотрим качество. Нечитаемые страницы видно сразу: их проще пересканировать, чем заставлять агента угадывать.

Ещё в этой области

Смета за 1–2 дня

Напишите процесс, который съедает время. Вернём вилку пилота, не презентацию на 40 слайдов.

Презентация ↓ PDF

Или быстрая связь

WhatsAppTelegram
RAG-система и корпоративная база знаний на ИИ | JimmyNeuron