🚀 Killer Offer

Найдите любой документ
за 2 секунды

RAG-система превращает ваши документы, базы знаний и архивы в интеллектуальный поисковик. Вопрос на естественном языке - точный ответ с источниками.

🎯 Killer Offer: PoC за 2-4 недели

от 500K ₽
Proof of Concept
2-4 недели
Срок разработки
80%
Экономия времени
Заказать PoC Как это работает
⚠️ Проблема

Ваши сотрудники тонут в документах

🐌

Без AI-поиска

  • 30-60 минут на поиск: сотрудник перебирает папки, открывает десятки файлов
  • Информация устаревает: непонятно, какая версия документа актуальна
  • Знания уходят с людьми: ключевые эксперты увольняются
  • Ошибки из-за незнания важных процедур и требований
⚡

С RAG-системой

  • 2 секунды на ответ: спросили на естественном языке - получили точный ответ
  • Всегда актуально: система автоматически индексирует новые версии
  • База знаний не теряется: знания компании доступны через AI-ассистента
  • Меньше ошибок: система напомнит о процедурах и требованиях
80%
экономия времени на поиск информации
1.8 сек
типовое время ответа
95%
целевая точность
🧠 Технология

Как работает RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Это не обычный поиск по ключевым словам. RAG - это комбинация семантического поиска и генеративного AI для точных ответов на основе ваших данных.

1

Индексация документов

Система обрабатывает все ваши документы (PDF, Word, Excel, внутренние базы данных) и разбивает их на смысловые фрагменты. Каждый фрагмент преобразуется в векторное представление (embeddings) и сохраняется в векторной базе данных.

2

Пользователь задаёт вопрос

Вы спрашиваете на естественном языке: "Какие документы нужны для открытия филиала?" или "Как правильно оформить отпуск без сохранения зарплаты?". Не нужно знать точные названия файлов или использовать специальный синтаксис.

3

Семантический поиск

Ваш вопрос тоже преобразуется в вектор. Система ищет не по ключевым словам, а по смыслу - находит фрагменты документов, семантически близкие к вопросу. Даже если формулировка отличается, система поймёт суть.

4

Генерация ответа с AI

Найденные фрагменты отправляются в модель вместе с вашим вопросом. AI анализирует контекст и формулирует точный структурированный ответ. Важно: модель работает только с вашими данными и всегда указывает источники.

Результат: точный ответ за 1-3 секунды с указанием источников (документ, страница). Информацию можно проверить и углубиться в детали.
🎯 Сценарии использования

Где применяется RAG-поиск

📚

Корпоративная база знаний

Политики, регламенты, процедуры, шаблоны - всё в одном месте. Новички быстро входят в курс дела, опытные находят нужную информацию мгновенно.

Пример: "Как оформить командировку в другой город?" - ответ за 2 секунды со ссылкой на регламент и форму заявления.
💬

Поддержка клиентов

Саппорт-команда отвечает на вопросы клиентов значительно быстрее. RAG ищет ответы в документации, FAQ, истории обращений и даёт готовый ответ оператору.

Результат: с 30 минут до 3 минут на обращение. NPS вырос на 25 пунктов.
⚖️

Юридические документы

Договоры, законы, прецеденты - юристы тратят часы на поиск нужной информации. RAG мгновенно находит релевантные статьи, пункты договоров, судебные решения.

Пример: "Ответственность за нарушение сроков в договоре поставки" - система найдёт все пункты во всех договорах за секунды.
🏥

Медицинские протоколы

Тысячи медицинских протоколов, рекомендаций, исследований. Врачи быстро находят актуальные клинические рекомендации для конкретной ситуации пациента.

Важно: система работает только с утверждёнными протоколами и актуальными данными - никакой галлюцинации AI.
📦 Killer Offer

PoC: проверьте AI-поиск на ваших данных

Не верьте на слово - проверьте на практике. За 2-4 недели мы создадим работающий прототип на ваших реальных данных.

Что входит в PoC

  • Индексация 1,000-10,000 документов (PDF, Word, Excel, ваши базы данных)
  • Настройка RAG под ваши данные: подбор модели, настройка промптов
  • Веб-интерфейс для тестирования, включая мобильную версию
  • 100+ тестовых запросов на ваших реальных вопросах
  • Метрики точности и скорости: accuracy, latency, релевантность
  • Расчёт экономического эффекта: экономия времени в часах и рублях, ROI
  • План масштабирования: архитектура, сроки, бюджет
  • Техническая документация: как работает, как поддерживать, как развивать
от 500,000 ₽ - фиксированная цена за PoC.

Процесс разработки PoC

  • Дни 1-2: аудит данных - изучаем документы, определяем структуру, выбираем pilot-scope
  • Дни 3-7: индексация - обрабатываем документы, создаём embeddings, настраиваем векторную БД
  • Дни 8-14: настройка AI - подбираем промпты, тюним релевантность, тестируем модели
  • Дни 15-18: тестирование - ваша команда работает с системой, мы собираем feedback
  • Дни 19-20: презентация - демо системы, отчёт с метриками, roadmap для production
Бонус: перед заказом PoC проведём бесплатный аудит ваших данных (1-2 часа) и скажем честно, подходит ли вам RAG, какой эффект ожидать и сколько будет стоить production-система.
❓ Частые вопросы

Что спрашивают про RAG-поиск

Чем RAG отличается от обычного поиска по ключевым словам?

Обычный поиск сопоставляет строки: если формулировка запроса не совпала с текстом документа, результата не будет. RAG переводит и запрос, и фрагменты документов в векторы и ищет по смыслу, а затем передаёт найденный контекст в языковую модель. Поэтому вопрос можно задавать на естественном языке, не зная названий файлов.

Что входит в PoC и сколько он стоит?

Индексация 1,000-10,000 документов, настройка RAG под ваши данные, веб-интерфейс для тестирования, 100+ тестовых запросов, метрики точности и скорости, расчёт экономического эффекта, план масштабирования и техническая документация. Фиксированная цена PoC - от 500,000 ₽, срок 2-4 недели.

Как быстро система отвечает и насколько точно?

Целевое время ответа - 1-3 секунды. Точность измеряется на ваших собственных запросах в ходе PoC: мы прогоняем 100+ реальных вопросов и показываем accuracy, latency и релевантность. Ответ всегда сопровождается ссылкой на источник - документ и страницу.

Может ли система выдумать ответ?

Модель работает только с найденными фрагментами ваших документов и обязана указывать источник. Если релевантного контекста нет, корректное поведение - сказать, что ответа в базе не нашлось. Это настраивается на уровне промпта и проверяется на этапе PoC.

Какие форматы документов поддерживаются?

PDF, Word, Excel, а также выгрузки из внутренних баз данных и систем документооборота. Система автоматически переиндексирует новые версии документов, поэтому ответы остаются актуальными без ручного сопровождения индекса.

Обязательно ли отправлять данные во внешний облачный сервис?

Нет. Архитектура допускает развёртывание в контуре организации с локальными моделями, если данные не должны покидать периметр - типовое требование для медицины, банков и работы с персональными данными по 152-ФЗ. Выбор модели и площадки фиксируется на этапе аудита данных.

Проверьте AI-поиск на ваших данных

PoC за 2-4 недели, от 500,000 ₽. Работающий прототип, метрики и план масштабирования.

Заказать PoC Все AI-услуги