S.01Услуга 06

RAG-система и корпоративная база знаний на ИИ

Этапов
07
Форматы
Пилот · Внедрение под ключ · Поддержка и развитие
Стек
LangChain · RAG · LangGraph · Retrieval-Augmented Generation · Vector DB (Qdrant, pgvector) · Hybrid Search (BM25 + embeddings)

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.

Получить расчёт+7 964 360-37-66

S.02Что получите

Что получите

  1. 01

    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.
  2. 02

    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.
  3. 03

    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.
  4. 04

    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.
  5. 05

    Актуальность без переобучения

    Обновили регламент — переиндексировали документ, и ассистент уже отвечает по новой версии. Не нужно дорого дообучать модель при каждом изменении базы знаний.
  6. 06

    Интеграция в рабочие каналы

    Подключаем ассистента туда, где работают люди: Telegram, корпоративный портал, виджет на сайте, внутренний чат. Отдельный интерфейс осваивать не нужно.

S.03Об услуге

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 общей языковой модели, 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.

Стек проекта

  • LangChain
  • RAG
  • LangGraph
  • Retrieval-Augmented Generation
  • Vector DB (Qdrant, pgvector)
  • Hybrid Search (BM25 + embeddings)
  • Облачная или open-source модель
  • Embeddings
  • FastAPI
  • Docker
  • RAGAS evaluation

S.04Состав работ

Что входит

  1. 01Аудит источников знаний и оценка готовности данных (форматы, объём, качество)
  2. 02Пайплайн загрузки и нарезки документов: PDF, DOCX, сканы, таблицы, базы, порталы
  3. 03Векторная индексация и гибридный поиск (semantic + keyword) по вашей базе
  4. 04ИИ-ассистент с ответами на естественном языке и ссылками на первоисточник
  5. 05Развёртывание on-premise или в закрытом облаке внутри вашего периметра
  6. 06Интеграция в рабочие каналы: Telegram, портал, веб-виджет, внутренний чат
  7. 07Система оценки качества ответов (evaluation) и панель аналитики запросов
  8. 08Документация, обучение команды и регламент обновления базы знаний

S.05Этапы

Как мы работаем

  1. 01 / 07

    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. 02 / 07

    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. 03 / 07

    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. 04 / 07

    Сборка ассистента и промптинг

    Настраиваем цепочку retrieval + генерации, промпты, защиту от галлюцинаций и формат ответа со ссылками на источник под ваши задачи.

  5. 05 / 07

    Evaluation и тюнинг качества

    Прогоняем набор тестовых вопросов, замеряем точность и полноту ответов, итеративно улучшаем поиск и промпты до целевой метрики.

  6. 06 / 07

    Развёртывание в контуре

    Разворачиваем систему on-premise или в вашем закрытом облаке, интегрируем в рабочие каналы, настраиваем доступы и безопасность.

  7. 07 / 07

    Передача и поддержка

    Обучаем команду, отдаём документацию и регламент обновления. По договору ведём мониторинг, переиндексацию и улучшение ответов.

S.06Форматы

Стоимость

Стоимость рассчитывается индивидуально под задачу и уточняется с менеджером — назовём смету после бесплатного аудита.

Формат 01

Пилот

По запросу

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

Формат 02

Внедрение под ключ

По запросу

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

Формат 03

Поддержка и развитие

По запросу

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
Запросить смету

S.07Результаты

Типовые результаты

  • −70% времени на поиск

    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.

  • 85–95% точных ответов

    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.

  • до 40% меньше тикетов 1-й линии

    Когда ассистент закрывает повторяющиеся вопросы сотрудников и клиентов по документации, нагрузка на первую линию поддержки и экспертов заметно падает, освобождая их под сложные кейсы.

S.08Вопросы

Частые вопросы

Q.01

Чем RAG-система отличается от обычного чат-бота на общей языковой модели?

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.

Q.02

Покидают ли наши данные контур компании?

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.

Q.03

Сколько стоит внедрение RAG-системы?

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.

Q.04

Сколько времени занимает внедрение?

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.

Q.05

Может ли ассистент выдумать ответ (галлюцинировать)?

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.

Q.06

С какими форматами документов работает система?

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.

Q.07

Что происходит при обновлении документов?

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.

Q.08

Можно ли подключить ассистента к Telegram и нашему порталу?

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.

S.09Смежные услуги

Смежные услуги

  1. 02

    Разработка и внедрение ИИ-агентов под ключ

    Автономные ИИ-агенты, которые сами выполняют задачи в ваших системах: от обработки заявок до анализа документов и поддержки клиентов.
  2. 05

    Чат-боты и голосовые ассистенты на ИИ под ключ

    Разрабатываем ИИ чат-боты и голосовых роботов, которые отвечают как живой оператор: поддержка, продажи и колл-центр на базе LLM.
  3. 01

    Внедрение ИИ в бизнес под ключ

    Полный цикл: аудит процессов, разработка модели, интеграция в ваши системы и поддержка. Первый рабочий результат — от 14 дней.

Все услуги →

S.10Следующий шаг

Обсудить задачу

Расскажите о процессе — проведём бесплатный аудит, посчитаем эффект и предложим реалистичный план внедрения.

+7 (964) 360 37 66motifai@yandex.ru