Интеллектуальный поиск по корпоративной базе знаний на основе искусственного интеллекта и технологии Retrieval Augmented Generation. 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.
Схема построения RAG-системы (Retrieval Augmented Generation): пять этапов — от загрузки документов до ответа со ссылкой на источник.
PDF, Word, Excel и сканы с OCR попадают в систему и разбиваются на смысловые фрагменты для индексации.
Нейросеть превращает каждый фрагмент в эмбеддинг — числовой вектор, который кодирует смысл текста.
Эмбеддинги сохраняются в векторную базу данных — ядро архитектуры RAG, обеспечивающее поиск за миллисекунды.
По вопросу пользователя система находит фрагменты, близкие по смыслу, а не по совпадению слов.
Языковая модель формирует ответ строго по найденным фрагментам — с цитатой и ссылкой на документ-источник.
Создаём RAG-системы под задачи вашего бизнеса: от пилота на ваших документах до промышленного внедрения в закрытом контуре.
Анализируем документы и сценарии поиска, за неделю собираем пилот RAG-системы на ваших реальных данных.
Проектируем архитектуру под ваши объёмы: модель эмбеддингов, векторная база данных, LLM и стратегия разбиения документов.
Разворачиваем локальную RAG-систему on-premise или в частном облаке, настраиваем разграничение доступа.
Подключаем 1С, SharePoint, Битрикс24 и корпоративную почту. Обучаем сотрудников и сопровождаем 24/7.
«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.»
* - Стоимость оборудования не включена в цену
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.
RAG в ИИ — это подход, при котором нейросеть перед генерацией ответа получает найденные в ваших документах фрагменты и отвечает строго на их основе. Так система сочетает точность поиска с гибкостью генеративного ИИ и не выдумывает факты.
Классическая схема RAG-системы включает пять этапов: загрузка и разбиение документов, векторизация фрагментов (эмбеддинги), сохранение в векторную базу данных, retrieval — векторный поиск по смыслу запроса и генерация ответа языковой моделью со ссылкой на источник.
Векторная база данных хранит документы в виде эмбеддингов — числовых векторов смысла. Это позволяет RAG-системе находить фрагменты, близкие к вопросу по смыслу, а не по совпадению слов, за миллисекунды даже среди миллионов документов.
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.