Узкое направление · Внедрение AI в бизнес

Разработка ИИ-агентов со своей базой знаний (RAG) под бизнес

Создаём корпоративных ИИ-ассистентов, которые отвечают на вопросы клиентов и сотрудников строго по вашим документам, регламентам, прайс-листам, таблицам и базе 1С. Архитектура RAG (Retrieval-Augmented Generation) исключает выдуманные цены и галлюцинации: каждый ответ опирается на конкретный фрагмент вашей базы с указанием источника.

Как работает корпоративная RAG-система

• Подключение любых форматов данных: индексируем PDF, Word, Excel, Google Таблицы, Notion, Confluence, выгрузки из 1С и SQL-базы.
• Гибридный поиск (векторный + ключевой BM25 + реранжирование): система точно находит и смысловые ответы, и конкретные артикулы, ГОСТы, номера договоров и цены.
• Жёсткое заземление ответа (Grounding): если информации нет в документах компании, агент честно сообщает об этом и переводит вопрос на специалиста вместо фантазирования.
• Автоматическое обновление знаний: изменили цену в таблице или загрузили новый регламент в папку — через минуту агент отвечает по новым данным без платного дообучения модели.
• Безопасность и 152-ФЗ: разграничение доступа к документам по ролям сотрудников, маскирование персональных данных или полностью локальный запуск (Llama, Qwen, DeepSeek) на вашем сервере в РФ.

Стоимость разработки RAG-агента

Пакет	Стоимость	Срок	Состав работ
Пилотный RAG-стенд на ваших документах	от 60 000 ₽	5–7 дней	Разметка до 50 документов/прайсов, векторный поиск и закрытый чат для проверки точности
Production RAG-агент с админкой знаний	от 250 000 ₽	2–4 недели	Гибридный поиск, веб-панель управления документами, интеграция в сайт, Telegram и CRM
Корпоративный контур (1С / ERP / On-Premise)	от 450 000 ₽	4–6 недель	Синхронизация с живой базой 1С/SQL в реальном времени, ролевой доступ и развёртывание в контуре РФ

Частые вопросы

Что такое RAG и почему обычный ChatGPT врёт про товары и цены компании?

Обычная языковая модель не знает ваших внутренних прайсов и пытается угадать ответ, из-за чего возникают выдуманные цены и условия. Архитектура RAG (Retrieval-Augmented Generation) сначала ищет точный абзац в вашей проверенной базе документов, 1С или SQL и заставляет нейросеть отвечать строго по найденному факту.

Какие форматы документов и баз можно подключить к RAG-агенту?

Загружаем PDF-договоры и регламенты, таблицы Excel, прайс-листы, выгрузки из 1С, базы знаний в Notion и Confluence, а также живые каталоги товаров по API.

Как обновлять базу знаний, когда у компании меняются цены?

Вы получаете веб-панель управления знаниями. Достаточно заменить файл прайса или обновить таблицу в 1С, и агент сразу начинает отвечать по новым цифрам без переобучения модели.

Можно ли развернуть RAG-систему в закрытом контуре компании по 152-ФЗ?

Да. Векторная база хранится на сервере в РФ, персональные данные маскируются, а при строгих требованиях безопасности мы разворачиваем локальные языковые модели (Qwen, Llama, DeepSeek) на ваших собственных серверах без передачи данных во внешние облака.

Проверить работу RAG-агента прямо сейчас в интерактивной песочнице на сайте или обсудить подключение вашей базы знаний. Родительский раздел: Внедрение AI в бизнес.