AI / ML
Разработка корпоративной RAG
Разрабатываю и внедряю RAG-систему, которая позволяет AI-ассистенту отвечать на вопросы на основе ваших документов и базы знаний — точно и без «галлюцинаций».
Что такое RAG
RAG (Retrieval-Augmented Generation) — это подход, при котором AI-ассистент отвечает на вопросы не из «общих знаний» модели, а на основе ваших документов и базы знаний. На каждый вопрос система сначала находит релевантные фрагменты в вашей базе и только потом формирует ответ по ним. За счёт опоры на реальные данные заметно снижается риск «галлюцинаций» нейросети — ответов, которые звучат убедительно, но не соответствуют вашим материалам. В результате сотрудники и клиенты получают быстрый доступ к информации даже из очень большой базы документов.
Кому подходит
Что входит в услугу
Сбор документов и источников
Собираю и подготавливаю ваши материалы из разных форматов и систем: PDF, DOCX, таблицы, базы данных и внутренние системы. Привожу их к виду, пригодному для поиска и ответов.
Векторная база знаний
Сохраняю документы в векторную БД и настраиваю автозагрузку и автообновление, чтобы база знаний пополнялась новыми материалами и оставалась актуальной без ручной переиндексации.
Подключение AI-модели (LLM)
Подключаю AI-модель, которая формирует ответы по найденным в вашей базе фрагментам, а не по общим знаниям, поэтому ответы соответствуют материалам.
Промпты и правила поиска
Формирую промпты и правила поиска: как находить релевантные фрагменты, как их сочетать в ответе и как вести себя, когда в базе нет ответа. Это и определяет точность и предсказуемость ассистента.
Интеграции: Telegram, веб-чат, API
Подключаю удобный для вас интерфейс: Telegram-бот, веб-чат на сайте или API для встраивания в ваши системы. Ассистент становится доступен там, где работают сотрудники или клиенты.
Развёртывание, тестирование и оптимизация
Разворачиваю систему на вашем сервере, тестирую ответы на реальных вопросах и оптимизирую поиск и промпты по результатам. Довожу качество ответов до рабочего уровня.
Этапы внедрения
- 01
Цели, документы и сценарии
Определяю цели, типы документов, сценарии использования и нужные интеграции. Фиксирую, на какие вопросы и для кого ассистент должен отвечать.
- 02
Сбор документов и источников
Собираю документы и источники данных: PDF, DOCX, таблицы, базы данных и внутренние системы. Привожу их к единому виду для индексации.
- 03
Векторная БД и AI-модель
Сохраняю материалы в векторную БД и подключаю AI-модель, которая будет формировать ответы по найденным в базе фрагментам.
- 04
Промпты и правила поиска
Формирую промпты и правила поиска: как находить релевантные фрагменты и как строить из них ответ, чтобы он опирался только на ваши данные.
- 05
Подключение интерфейса
Подключаю интерфейс под вашу задачу — Telegram-бот, веб-чат или API — чтобы ассистент был доступен сотрудникам или клиентам.
- 06
Тестирование и оптимизация
Тестирую систему на реальных вопросах и оптимизирую ответы: настраиваю поиск, промпты и качество выдачи по результатам проверки.
Пример архитектуры RAG-системы
Источники документов (PDF, DOCX, таблицы, БД, сайт) проходят загрузку и чанкинг, превращаются в embeddings и попадают в векторную базу знаний; на запрос система выполняет retrieval релевантных фрагментов и передаёт их в LLM для ответа. Доступ к ассистенту идёт через Telegram-бот, веб-чат или API, а вся система разворачивается на сервере заказчика.
Источники документов
Ваши материалы в разных форматах и системах: PDF, DOCX, таблицы, базы данных и страницы сайта. Это исходная база знаний, на которой строятся ответы.
Загрузка и чанкинг
Документы загружаются и разбиваются на смысловые фрагменты (чанки) — так система может находить и подставлять в ответ именно нужные части, а не весь документ целиком.
Векторная база знаний
Фрагменты переводятся в embeddings и сохраняются в векторную БД. Настраиваю автообновление, чтобы новые документы попадали в базу и поиск оставался актуальным.
Retrieval + LLM
На вопрос система ищет релевантные фрагменты в векторной базе и передаёт их LLM, которая формирует ответ по найденным данным. Опора на ваши фрагменты снижает «галлюцинации».
Интерфейсы
Доступ к ассистенту через Telegram-бот, веб-чат на сайте или API для встраивания в ваши системы. Интерфейс подбирается под сценарий и аудиторию.
Развёртывание и контроль
Система разворачивается на вашем сервере. Промпты и правила поиска задают поведение ассистента, а оценка ответов на реальных вопросах позволяет держать качество под контролем.
Технологии
Клиенты
Благодарственные письма
Отзывы с бирж услуг
Главная ценность услуги — ответы по вашим данным, а не по «общим знаниям» нейросети. Ассистент находит релевантные фрагменты в ваших документах и отвечает по ним, поэтому ответы соответствуют материалам, а риск «галлюцинаций» снижается. Сотрудники и клиенты получают быстрый доступ к информации даже из большой базы документов, а вся система разворачивается на вашем сервере и остаётся под вашим контролем.
Обсудим вашу задачу?
FAQ
Сколько документов можно подключить к системе? +
Решение масштабируется: подключить можно как небольшую базу из нескольких файлов, так и сотни и тысячи документов. За счёт векторного поиска удобство и скорость ответов сохраняются и на большой базе — система находит релевантные фрагменты, а не перебирает все документы подряд.
Можно ли обновлять базу знаний после запуска? +
Да. В базу можно добавлять новые документы и обновлять существующие после запуска. Настраиваю автообновление, чтобы материалы попадали в векторную базу автоматически и ассистент отвечал по актуальным данным без ручной переиндексации.
Поможете выбрать оптимальную архитектуру RAG? +
Да. Разбираю задачу, объём данных и сценарии использования и подбираю под них архитектуру RAG: способ разбиения документов, модель и правила поиска, интерфейс и схему развёртывания. Подход подстраивается под ваши данные и цели, а не наоборот.
Будет ли AI придумывать ответы? +
Ответы формируются на основе ваших документов: на каждый вопрос система сначала находит релевантные фрагменты в базе, и только по ним модель строит ответ. Поэтому ответы точны и соответствуют вашим материалам, а риск «галлюцинаций» заметно ниже, чем у обычного чата с нейросетью.
Какие форматы документов поддерживаются? +
Поддерживаются распространённые форматы и источники: PDF, DOCX, таблицы, базы данных, веб-страницы и другие. Документы из разных систем сводятся в единую базу знаний, по которой ассистент даёт ответы.
Что с безопасностью данных? +
RAG-система разворачивается на вашем сервере, поэтому документы и база знаний не покидают ваш периметр. Вы контролируете, где хранятся данные и кто имеет к ним доступ.
Какие LLM можно использовать? +
Можно использовать облачные модели — OpenAI, Anthropic, Google Gemini, DeepSeek, YandexGPT — или развернуть self-hosted (локальную) модель, если данные нельзя выпускать наружу. Под требования к безопасности, бюджет и нужное качество ответов помогу подобрать подходящую модель; выбор зависит именно от ваших ограничений и целей.