Разработка и внедрение RAG-систем

Корпоративный ИИ-поиск по вашим документам, регламентам и базам знаний. Помогает поддержке, продажам, HR, юристам и бухгалтерам быстрее находить точные ответы и сокращать время обработки типовых запросов клиентов на 30–50%.
img

Снижение затрат и ускорение процессов в организации за счет внедрения ИИ + RAG

Все преимущества ИИ без единой галлюцинации
Технология Retrieval-Augmented Generation ограничивает спектр ответов ИИ загруженными в контекст документами, повышая точность ответов в несколько раз и минимизируя ошибки.
Идеально для умных баз знаний и справочников
RAG-системы помогут вашей техподдержке давать ответы точнее и быстрее, а инженерам — получать точные спецификации и инструкции по обслуживанию в режиме простого диалога.
Интеграция в мобильное или веб-приложение, CRM, мессенджер
Ваши сотрудники могут буквально общаться с договорами, спецификациями, проектной документацией и другими данными с помощью ИИ, интегрированного в корпоративный мессенджер (Slack, Mattermost, Telegram) или приложение.

Когда бизнесу нужна RAG-система

Поддержка долго ищет ответы на вопросы клиентов

Поддержка долго ищет ответы на вопросы клиентов

RAG-система находит нужные регламенты, инструкции, FAQ и похожие обращения за секунды. Оператор получает готовую подсказку со ссылкой на источник, быстрее отвечает клиенту и меньше отвлекает вторую линию поддержки.
Сотрудники постоянно задают одни и те же вопросы

Сотрудники постоянно задают одни и те же вопросы

ИИ-помощник отвечает по внутренним регламентам, базе знаний, HR-документам и инструкциям компании. Новички быстрее входят в работу, а руководители и опытные специалисты меньше отвлекаются на повторяющиеся вопросы.
Зависимость от профильных экспертов растет

Зависимость от профильных экспертов растет

Если вся важная информация хранится в головах юристов, инженеров, аналитиков или техлидов — бизнес зависит от конкретных людей. RAG помогает сохранить и сделать доступными знания компании: сотрудники получают ответы из документов, а эксперты подключаются только к действительно сложным задачам.
Менеджеры долго ищут данные по продуктам и условиям

Менеджеры долго ищут данные по продуктам и условиям

RAG-система ищет по каталогам, спецификациям, коммерческим материалам, CRM, базе знаний и внутренним инструкциям. Менеджеры быстрее готовят ответы клиентам, точнее консультируют и меньше теряют заявки из-за долгого согласования деталей.
В компании много документов, но нет единой точки доступа

В компании много документов, но нет единой точки доступа

RAG объединяет поиск по PDF, Word, Excel, базам знаний, CRM, ERP, 1С, HelpDesk и другим источникам. Сотрудники задают вопрос обычным языком и получают ответ с опорой на актуальные документы, а не бегают по папкам, чатам и табличкам.
Руководители ждут ручные сводки вместо быстрых ответов

Руководители ждут ручные сводки вместо быстрых ответов

RAG помогает быстро находить факты в отчетах, проектной документации, CRM, внутренних базах и переписке. Команда меньше времени тратит на подготовку справок, а руководитель быстрее получает данные для решений.
У вас сейчас также?
Оставьте заявку — обсудим задачи вашей команды и подскажем, как внедрение RAG может решить эти проблемы, и раскрыть потенциал технологии ИИ на полную.

Почему недостаточно просто подключить ChatGPT

Почему недостаточно просто подключить ChatGPT

Обычный чат с нейросетью не знает ваши регламенты, договоры, инструкции и актуальные версии документов. Он может дать убедительный ответ, но не всегда покажет, откуда взял информацию.

RAG отвечает по вашим данным, а не «из головы»

Система сначала ищет нужную информацию в подключенных источниках компании: базе знаний, CRM, 1С, договорах, инструкциях или технической документации. И только потом формирует ответ.

Пользователь видит источник ответа

Сотрудник получает не просто текст от ИИ, а проверяемую информацию со ссылкой на конкретный документ, регламент, карточку товара или запись в базе знаний.

Поэтому RAG-система — это не отдельный чатик для экспериментов, а рабочий инструмент, который можно встроить в поддержку, продажи, HR, юридический отдел, инженерные команды и другие процессы компании.

Вот как внедрение RAG поможет бизнесу

RAG не просто добавляет ИИ в компанию. Он сокращает ручной поиск информации, снимает часть типовых вопросов с экспертов и помогает сотрудникам быстрее принимать решения на основе актуальных данных.
Ускорение обслуживания клиентов
ИИ-ассистент для колл-центра быстро находит нужный регламент по диалогу с клиентом. В простых сценариях он может закрывать обращения сам, в сложных — ускорять работу оператора.
Рост продаж и конверсии
RAG-поиск помогает клиентам находить товары по смыслу, а не по жестким тегам: например, «платье в офис на лето». Покупатель быстрее находит нужное, а интернет-магазин повышает конверсию и средний чек.
Ускорение управленческих решений
Единый поиск по RAG-системе помогает руководителю быстро находить факты из почты, ERP, CRM и отчетов. Меньше ручных сводок — больше времени на решения.
Минимизация юридических рисков
ИИ-ассистент помогает проверять договоры, находить спорные формулировки и скрытые риски в больших документах. Это снижает вероятность штрафов, ошибок и претензий.
Быстрый онбординг и адаптация новичков
HR-бот отвечает на типовые вопросы сотрудников: как оформить ДМС, где найти шаблон, как завести задачу. Новички быстрее входят в работу, а опытные коллеги меньше отвлекаются.
Рост продуктивности
RAG помогает экспертам быстрее получать точную выжимку фактов из документов. Врачи, аудиторы, андеррайтеры и аналитики меньше времени тратят на поиск и быстрее принимают решения.
Минимизация ошибок
RAG-система ищет по вашим регламентам, инструкциям и руководствам. Сотрудник получает точный ответ со ссылкой на источник, а не работает по памяти или устаревшему документу.
Целостность бизнес-информации
RAG помогает собрать опыт компании в единую базу: проекты, документы, шаблоны, инструкции, комментарии и коммуникации. Даже если сотрудник уходит, его знания остаются доступными команде.

Наши кейсы ИИ-автоматизации

Финансово-аналитический инструмент на базе ИИ

ИИ-аналитик для стратегического планирования в ритейле

 bind arr-right
Финансово-аналитический инструмент на базе ИИ
ИИ-система для аудита использования бюджетных средств

Инструмент автоматизированного контроля расходования бюджетных средств

 bind arr-right
ИИ-система для аудита использования бюджетных средств
Локальный ИИ-ассистент для юристов

ИИ повысил продуктивность юристов на 40%

 bind arr-right
Локальный ИИ-ассистент для юристов
ИИ-инструмент для автоматизации работы с тендерами

Универсальное ИИ-решение для подбора тендеров

 bind arr-right
ИИ-инструмент для автоматизации работы с тендерами
ИИ-ассистент для HR: найм без ошибок и затрат

AI-инструмент для оптимизации анализа собеседований

 bind arr-right
ИИ-ассистент для HR: найм без ошибок и затрат
ИИ-решение для автоматизации работы с запросами на аутстаф-разработку

В 4 раза повысили производительность аутстаф-подразделения

 bind arr-right
ИИ-решение для автоматизации работы с запросами на аутстаф-разработку
Посмотреть все

Можно начать с пилота, а не сразу с большого проекта

Не обязательно сразу внедрять большую RAG-систему на всю компанию. Обычно мы начинаем с пилота на одном понятном сценарии: поддержка, база знаний, договоры, техническая документация или онбординг сотрудников.

1

Выбираем сценарий

Определяем, где сотрудники чаще всего теряют время и где RAG быстрее даст измеримый эффект.

›
2

Подключаем данные

Берем документы, базу знаний, CRM, 1С, инструкции или другой источник, который нужен для пилота.

›
3

Собираем прототип

Настраиваем поиск, модель, интерфейс и ответы со ссылками на конкретные источники.

›
4

Проверяем качество

Тестируем систему на реальных вопросах сотрудников и смотрим, где ответы точные, а где нужны доработки.

›
5

Считаем эффект

Оцениваем, сколько времени экономит команда и есть ли смысл масштабировать решение на другие отделы.

Если пилот показывает пользу, масштабируем RAG-систему на новые источники данных, роли пользователей и рабочие сценарии. Так бизнес не вкладывается в большой проект вслепую, а сначала проверяет решение на практике.

Хотите понять, подойдет ли RAG вашей компании?
Оставьте заявку — оценим ваши процессы и данные, покажем возможные сценарии внедрения и предложим первый пилот, который можно проверить без запуска большого проекта.

Доверьтесь Siberian.pro. Будет круто!

Реальный опыт внедрения ИИ

Реальный опыт внедрения ИИ

Мы уже реализовали десятки проектов внедрения ИИ для наших клиентов и активно внедряем нейросети и искусственный интеллект в собственные бизнес-процессы. Поможем и вам.
Продуктовый подход

Продуктовый подход

Мы создаем не AI-инструмент, а продукт — готовое решение, заточенное именно под ваши бизнес-цели и помогающее их достичь наилучшим образом. Такие IT-продукты окупаются быстрее.
Быстрый результат

Быстрый результат

Внедрить RAG-систему можно буквально за месяц, а то и быстрее. Вы сможете оценить реальные финансовые результаты максимально быстро. А срок окупаемости внедрения ИИ — полгода.
Самое доступное решение

Самое доступное решение

Разработка ИИ-автоматизаций и внедрение RAG-систем — это намного дешевле, чем рутинная работа целого отдела. При этом базовый MVP на базе ИИ может позволить себе практически любой бизнес.

    Оставьте ваши контакты:
    Ссылка на тех. задание или прикрепить файл
    Сообщение:
    Ваша заявка успешно отправлена!
    Мы получили ваше обращение, наши менеджеры свяжутся с вами в течение 24 часов
    Вернуться на главную
    Ваша заявка не отправлена!
    Что-то пошло не так, попробуйте снова
    Чат в Telegram
    Сайт использует cookie. Вы можете отказаться от использования cookie, изменив настройки в браузере. Используя сайт, вы соглашаетесь на обработку персональных данных на условиях Политики.
    Принять