Интеллектуальный поиск по корпоративной базе знаний на базе нейросети. Задайте вопрос — получите точный ответ со ссылкой на источник.
RAG-система выполняет векторный поиск среди миллионов документов за доли секунды — независимо от даты создания и формулировки вопроса.
Система разворачивается на ваших серверах. Никакие данные не передаются третьим сторонам — подходит для работы с конфиденциальными документами.
RAG обрабатывает любые форматы: PDF, Word, Excel, электронную почту и сканы с OCR. Отвечает на вопросы на естественном языке.
Каждый ответ подкреплён прямой цитатой и ссылкой на источник. RAG-архитектура исключает выдуманные факты — точность ответов 95%+.
Подключите корпоративное хранилище или загрузите файлы (PDF, Word, Excel). RAG-система индексирует документы в базу данных.
Задайте вопрос в чате — RAG выполняет векторный поиск по всему индексу. Система понимает контекст, даты, суммы и названия организаций.
RAG-ассистент возвращает точный ответ с цитатой и ссылкой на страницу документа — готово к использованию в работе.
«Раньше поиск по базе документов занимал полдня. С RAG-системой — 10 секунд. Внедрили за неделю, обучение заняло час.»
«RAG-система нашла акт, который мы считали утерянным три года назад. Поиск по всей базе знаний компании занял секунды. Сэкономила нам 4 млн в споре с подрядчиком.»
«Подключили корпоративный RAG к 200 000 документам за выходные. Теперь RAG-ассистент отвечает вместо коллег — сотрудники всё находят сами.»
RAG (Retrieval Augmented Generation) — технология, которая соединяет поиск по документам с нейросетью. В отличие от обычного поиска, RAG понимает смысл вопроса и возвращает точный ответ со ссылкой на источник, а не список файлов.
Да. Система разворачивается на вашей инфраструктуре — облако или on-premise. Документы не покидают ваш контур безопасности.
Базовое подключение — 1 рабочий день. Полная индексация архива из 100 000 документов — от 2 до 8 часов в зависимости от объёма.
Да. Встроенный OCR распознаёт PDF, сканы, фотографии и рукописный текст. Точность — от 92% для рукописей до 99% для машинного текста.
Нет. RAG-система не требует дообучения модели. Достаточно загрузить документы — система сразу начнёт искать по ним ответы. Это принципиальное отличие RAG от fine-tuning.
RAG-система отвечает на конкретный вопрос. RAG-агент идёт дальше: он может выполнять цепочки задач — найти документы, обработать данные, сформировать отчёт и передать результат нужному сотруднику — всё автоматически.
Обычный поиск ищет точное совпадение слов. RAG использует векторный поиск: понимает смысл вопроса, синонимы и контекст. На запрос «штрафные санкции в договоре с Альфой» найдёт нужный пункт, даже если там написано «неустойка» и «АО Альфа-Банк».
Да. Локальный RAG не отправляет данные за пределы вашей инфраструктуры. Поддерживается разграничение доступа на уровне документа — сотрудник видит только те файлы, к которым у него есть права.
Через REST API или готовые коннекторы. Поддерживаем интеграцию с 1С, SharePoint, Битрикс24, amoCRM и корпоративными почтовыми серверами. Базовая интеграция настраивается за 1 рабочий день.
Оставьте контакт — покажем демо на ваших документах в течение 24 часов.