RAG-система и корпоративная база знаний на ИИ
ИИ-ассистент, который точно отвечает по вашим внутренним документам — со ссылкой на источник и без утечки данных за периметр компании.
MotifAI — ИИ-агентство из Москвы, которое внедряет RAG-системы под ключ за 4–8 недель. Ассистент отвечает по вашим регламентам, договорам и базе знаний с точностью 85–95% и ссылкой на первоисточник. Разворачиваем on-premise: данные не покидают контур компании.
Ответ со ссылкой на источник
RAG (retrieval-augmented generation) находит релевантный фрагмент в ваших документах и формирует ответ на его основе. Каждый ответ сопровождается ссылкой на конкретный регламент или пункт договора — сотрудник может проверить.
Данные не покидают контур
Разворачиваем on-premise или в вашем закрытом облаке. Документы, индекс и LLM работают внутри периметра компании — соответствие 152-ФЗ и требованиям службы безопасности.
Меньше галлюцинаций
Модель отвечает только по найденным фрагментам, а не из общих знаний. Если в базе нет ответа, ассистент честно сообщает об этом, а не выдумывает — критично для юридических и финансовых задач.
Поиск за секунды вместо часов
Сотрудник задаёт вопрос на естественном языке и получает ответ из тысяч страниц документации за 3–5 секунд вместо ручного поиска по папкам и порталам.
Актуальность без переобучения
Обновили регламент — переиндексировали документ, и ассистент уже отвечает по новой версии. Не нужно дорого дообучать модель при каждом изменении базы знаний.
Интеграция в рабочие каналы
Подключаем ассистента туда, где работают люди: Telegram, корпоративный портал, виджет на сайте, внутренний чат. Отдельный интерфейс осваивать не нужно.
Что такое RAG-система и зачем она бизнесу?
RAG (Retrieval-Augmented Generation, генерация с дополненной выборкой) — это связка из двух частей: поиск по вашей базе знаний и языковая модель. Сначала система находит в документах фрагменты, релевантные вопросу, затем LLM формулирует по ним связный ответ со ссылкой на источник. В отличие от обычного чат-бота на ChatGPT, RAG отвечает по вашим внутренним данным, а не по общим знаниям из интернета.
Это решает главную проблему корпоративных знаний: информация есть, но она разбросана по регламентам, договорам, инструкциям, тикетам и головам сотрудников. Новый менеджер тратит недели на онбординг, поддержка отвечает по-разному, юристы перечитывают сотни страниц. ИИ-ассистент по базе знаний компании делает эти знания доступными за один вопрос.
MotifAI строит RAG-системы как узкое инженерное решение под B2B: с контролем качества ответов (evaluation), защитой от утечек и развёртыванием внутри вашего контура. Мы не продаём подписку на чужой сервис — мы внедряем систему, которой владеете вы.
Технологический стек
Что входит
- Аудит источников знаний и оценка готовности данных (форматы, объём, качество)
- Пайплайн загрузки и нарезки документов: PDF, DOCX, сканы, таблицы, базы, порталы
- Векторная индексация и гибридный поиск (semantic + keyword) по вашей базе
- ИИ-ассистент с ответами на естественном языке и ссылками на первоисточник
- Развёртывание on-premise или в закрытом облаке внутри вашего периметра
- Интеграция в рабочие каналы: Telegram, портал, веб-виджет, внутренний чат
- Система оценки качества ответов (evaluation) и панель аналитики запросов
- Документация, обучение команды и регламент обновления базы знаний
Как мы работаем
- 1
1. Аудит и оценка данных
Разбираем, где лежат знания, в каких форматах и какого объёма. Оцениваем чистоту данных — главный фактор стоимости и качества. Фиксируем сценарии использования и метрику успеха.
- 2
2. Пилот на части базы
За 2–3 недели собираем RAG на ограниченном наборе документов и реальных вопросах ваших сотрудников. Вы видите точность ответов до того, как вкладываться в полное внедрение.
- 3
3. Подготовка и индексация данных
Настраиваем извлечение текста из всех форматов, включая сканы и таблицы, чистим, нарезаем на фрагменты и строим векторный индекс с гибридным поиском.
- 4
4. Сборка ассистента и промптинг
Настраиваем цепочку retrieval + генерации, промпты, защиту от галлюцинаций и формат ответа со ссылками на источник под ваши задачи.
- 5
5. Evaluation и тюнинг качества
Прогоняем набор тестовых вопросов, замеряем точность и полноту ответов, итеративно улучшаем поиск и промпты до целевой метрики.
- 6
6. Развёртывание в контуре
Разворачиваем систему on-premise или в вашем закрытом облаке, интегрируем в рабочие каналы, настраиваем доступы и безопасность.
- 7
7. Передача и поддержка
Обучаем команду, отдаём документацию и регламент обновления. По договору ведём мониторинг, переиндексацию и улучшение ответов.
Типовой результат для отдела поддержки и операционных команд: ответ по регламентам за секунды вместо ручного поиска по порталу и папкам. Онбординг новых сотрудников ускоряется в 2–3 раза.
После этапа evaluation и тюнинга RAG-ассистент даёт корректный ответ со ссылкой на источник в 85–95% запросов по чистой базе знаний — остальные честно помечаются как 'нет данных', без выдумок.
Когда ассистент закрывает повторяющиеся вопросы сотрудников и клиентов по документации, нагрузка на первую линию поддержки и экспертов заметно падает, освобождая их под сложные кейсы.
Стоимость
Стоимость рассчитывается индивидуально под задачу и уточняется с менеджером — назовём смету после бесплатного аудита.
Пилот
Проверка гипотезы на части вашей базы знаний за 3–4 недели. Подходит, чтобы оценить точность ответов до полного внедрения.
- RAG на ограниченном наборе документов
- Один канал доступа (Telegram или веб-виджет)
- Замер точности на ваших реальных вопросах
- Развёртывание в тестовом контуре
- Отчёт с метриками и рекомендациями
Внедрение под ключ
Production-RAG по всей базе знаний с развёртыванием в вашем контуре и контролем качества. Самый востребованный формат для B2B.
- Полная база: все форматы, включая сканы и таблицы
- Гибридный поиск и ответы со ссылками на источник
- On-premise или закрытое облако, соответствие 152-ФЗ
- Интеграция в 2–3 рабочих канала
- Система evaluation и панель аналитики
- Обучение команды и документация
Поддержка и развитие
Сопровождение работающей системы: переиндексация, мониторинг качества и регулярные улучшения ответов.
- Регулярная переиндексация базы знаний
- Мониторинг качества и инцидентов
- Улучшение поиска и промптов по логам
- Добавление новых источников и сценариев
- Приоритетная связь с инженерами
Частые вопросы
Обычный бот отвечает из общих знаний модели и часто выдумывает факты. RAG сначала находит релевантные фрагменты именно в ваших документах, и только потом формирует ответ по ним — со ссылкой на источник. Поэтому он отвечает по вашим регламентам и договорам, а не по интернету, и его ответы можно проверить.
Нет, если выбрано on-premise-развёртывание. Документы, векторный индекс и языковая модель работают внутри вашего периметра или закрытого облака. Это соответствует 152-ФЗ и требованиям службы безопасности. Можем собрать решение полностью на open-source LLM без обращений к внешним API.
Стоимость зависит от формата: пилот на части базы, production-внедрение под ключ и последующая поддержка. Финальная цена зависит от объёма и чистоты документов: упорядоченная база обходится в разы дешевле, чем гора разноформатных файлов и сканов. Точную стоимость уточняйте с менеджером.
Пилот — 3–4 недели, полноценное внедрение под ключ — обычно 6–12 недель в зависимости от объёма данных и числа интеграций. Мы начинаем с пилота, чтобы вы увидели точность ответов на реальных вопросах до основных вложений.
Архитектура RAG сильно снижает этот риск: модель отвечает только по найденным фрагментам, а не из общих знаний. Если в базе нет ответа, ассистент сообщает 'данных нет' вместо выдумки. Дополнительно мы настраиваем защиту от галлюцинаций и проверяем качество на этапе evaluation.
PDF, DOCX, XLSX, презентации, тексты, базы данных, страницы корпоративного портала. Работаем и со сложными источниками — сканами и таблицами, — но их подготовка трудозатратнее и влияет на стоимость. На аудите мы заранее оцениваем готовность ваших данных.
При изменении регламента достаточно переиндексировать документ — ассистент сразу отвечает по новой версии. Дорогое дообучение модели не требуется. В пакете поддержки переиндексация и контроль актуальности базы знаний выполняются регулярно.
Да. Мы интегрируем RAG-ассистента в рабочие каналы: Telegram, корпоративный портал, веб-виджет на сайте, внутренний чат. Сотрудникам и клиентам не нужно осваивать отдельный интерфейс — они задают вопросы там, где уже работают.
Начать
сотрудничество
Оставьте заявку на бесплатную консультацию. Наши архитекторы проанализируют ваши задачи и предложат оптимальный стек технологий для внедрения ИИ.
Аудит инфраструктуры
Анализ готовности данных к ML
PoC разработка
Быстрый прототип за 2-4 недели
Интеграция
Развертывание в вашем контуре