AI-решения

RAG чат-бот по базе знаний

Превращаем документы, инструкции и регламенты в ассистента, который отвечает проверяемо и не теряет контекст.

пилот
2-3 недели на pilot
на вход
4 типа данных
на выход
4 артефактов
AI-контур
готов к пилоту
сотрудники задают одни и те же вопросы экспертам
индексация документов и разметка прав доступа
На выходе: чат-бот, цитаты источников, панель качества
Источники и доступы
PDF/DOCX/Notion/Confluence
FAQ
структура ролей
примеры вопросов

Знакомые проблемы?

Этот блок помогает быстро узнать свой процесс: где теряется время, какие данные уже есть и какой контур можно проверить без большого внедрения.

Ручной процесс

сотрудники задают одни и те же вопросы экспертам

Разрозненный контекст

документы лежат в разных системах

Риск ошибки

обычный поиск не понимает смысл запроса

Данные уже есть

На входе используем: PDF/DOCX/Notion/Confluence, FAQ, структура ролей.

Нужен проверяемый результат

Фиксируем выход пилота: чат-бот, цитаты источников, панель качества.

Важен безопасный запуск

Критичные действия оставляем в режиме черновика или ручного подтверждения.

Что умеет AI-решение

01

Понимает запрос и контекст

индексация документов и разметка прав доступа

PDF/DOCX/Notion/Confluenceчат-бот2-3 недели до первого пилота
02

Работает с источниками

семантический поиск и reranking

FAQцитаты источниковконтроль качества на реальных вопросах
03

Готовит проверяемый результат

генерация ответа только на основе найденных источников

структура ролейпанель качествалог вопросов без ответа
04

Встраивается в рабочий процесс

Передаёт результат в понятном формате: чат-бот, цитаты источников, панель качества.

примеры вопросовлог вопросов без ответа

Что измеряем на пилоте

Не обещаем абстрактную экономию. Считаем метрики на вашем процессе: где стало быстрее, где выросло качество и где человеку всё ещё нужен контроль.

2-3 недели до первого пилота
контроль качества на реальных вопросах
лог вопросов без ответа

Как это работает

2-3 недели на pilot: подключаем одну базу знаний и проверяем качество на реальных вопросах. До старта фиксируем данные, роли, ограничения, формат результата и критерии успеха.

01

Демо и разбор

Собираем документы из Confluence, Notion, Google Drive или файлового хранилища.

02

Настройка решения

Настраиваем чанкинг, embeddings, reranking и права доступа.

03

Проверка на данных

Проверяем ответы на контрольном наборе вопросов и логируем пробелы.

04

Метрики и выводы

Бизнес получает проверяемый AI-поиск: не просто чат, а систему, которая показывает, откуда взят ответ и какие документы надо обновить.

Частые вопросы

Отвечаем на вопросы, которые обычно появляются перед пилотом: доступы, качество, ограничения и формат результата.

RAG-бот будет учитывать права доступа?

Да. Права можно учитывать на уровне источников, ролей и пространств, чтобы сотрудник не получал данные из закрытых документов.

Можно ли начать без идеальной базы знаний?

Можно. Пилот как раз показывает, какие документы покрывают вопросы, а где не хватает регламентов, примеров или актуальных инструкций.

Чем это лучше обычного поиска?

RAG понимает смысл запроса, собирает ответ из нескольких источников и возвращает цитаты, а не только список документов.

Попробуем на вашем процессе?

Пришлите пример данных или коротко опишите задачу. Вернём 2-3 варианта пилота, оценку сроков и список того, что нужно подготовить.

NDA до доступа к даннымчестный вывод, если AI не нуженметрики по результатам
Похожие AI-задачи

Cookie и аналитика

Технические настройки нужны для работы сайта. Яндекс Метрику подключаем только с вашего согласия, чтобы понимать, какие страницы и кейсы полезны.

Технические

Сохраняют ваш выбор по cookie. Отключить их нельзя без потери базовой логики сайта.

Аналитика

Яндекс Метрика: посещения, клики, источники трафика. Webvisor отключён.

Подробнее: политика cookie и политика обработки персональных данных.

Ваш выбор сохраняется в этом браузере. Изменить его можно в футере сайта.