Инновационный центр

RAGENTERPRISEAIKNOWLEDGE

Корпоративная RAG-платформа: интеллектуальный поиск по внутренним знаниям с ответами на естественном языке и ссылками на первоисточники.

Тип проекта
RAG / ENTERPRISE
Продолжительность
4 месяца
Год запуска
2026

Флагманский enterprise AI-кейс для крупного инновационного центра с тысячами компаний-резидентов. Мы построили корпоративную RAG-платформу: система сама индексирует документы, переводит их в векторное представление и ищет по смыслу, а не по совпадению слов. Найденное уходит в языковую модель, которая собирает структурированный ответ — и всегда со ссылками на первоисточники. Отдельно обучили конвейер под разбор Excel: именно на таблицах ломается большинство корпоративных поисковиков, а для управленческих вопросов это главный источник. Платформа не привязана к одной модели: LLM меняется без изменения бизнес-логики, а новые базы знаний подключаются как коннекторы.

Проблема

Корпоративные знания жили в десятке разрозненных систем: регламенты в Confluence, отчёты в SharePoint, финансовые выгрузки в Excel, инструкции в файловых хранилищах. Поиск по ключевым словам находил совпадение слов, но не понимал смысла запроса — и исправно возвращал устаревшие документы. Сотрудники раз за разом задавали одни и те же вопросы профильным экспертам, дублируя чужую работу, а экспертиза уходивших специалистов исчезала вместе с ними.

Польза для бизнеса

Поиск нужной информации сократился в разы, а новые сотрудники выходят на рабочий темп быстрее — им больше не нужно знать, в какой системе что лежит. Нагрузка на экспертов и внутреннюю поддержку упала: типовые вопросы система закрывает сама и подтверждает каждый ответ ссылкой на первоисточник, поэтому ей доверяют. Новые базы знаний подключаются без переписывания бизнес-логики, а языковую модель можно сменить, не трогая остальную систему.

Было

Поиск ответа — часы переписки и обход экспертов

Стало

Ответ за секунды, со ссылкой на документ

Было

Поиск по ключевым словам: находит слово, а не смысл

Стало

Семантический поиск понимает суть запроса

Было

Excel-выгрузки не искались вообще

Стало

Таблицы разбираются наравне с текстом — приоритетный сценарий

Было

Ответу нельзя доверять: неясно, откуда он взялся

Стало

Каждый ответ подтверждён первоисточниками

Было

Экспертиза уходит вместе с сотрудником

Стало

Знания остаются в системе и переиспользуются

PythonFastAPILangChain / LangGraphPostgreSQL + pgvectorQdrantRedisUnstructured / PyMuPDFOCRDocker / KubernetesGitLab CI/CD
Панель платформы: источники данных, конвейер обработки документов, качество ответов RAG и AI-ассистент в одном экране.
Панель платформы: источники данных, конвейер обработки документов, качество ответов RAG и AI-ассистент в одном экране.
01Запрос из веб-интерфейса или по API превращается в эмбеддинг
02Семантический поиск по векторной базе находит смысл, а не совпадение слов
03Из корпуса извлекаются самые релевантные фрагменты документов
04Из них собирается контекст — ровно то, что нужно модели для ответа
05Языковая модель отвечает строго на основе найденного, без домыслов
06Ответ возвращается со ссылками на использованные документы
07Разграничение прав: каждый видит только то, к чему у него есть доступ

Нужен такой же результат?

Опишите задачу — за 1 рабочий день вернёмся с оценкой и планом под ваш бюджет и сроки.

Рассчитать проект