Нейросеть по базе знаний

Как это работает

RAG (Retrieval-Augmented Generation) — генерация ответа с опорой на найденные документы:

1. Документы компании разбиваются на смысловые фрагменты и индексируются.
2. На вопрос система находит самые релевантные фрагменты.
3. Языковая модель формирует ответ только на их основе и указывает источник.

Модель не нужно переобучать: чтобы обновить знания, достаточно загрузить новый документ.

Какие источники подключаем

• Регламенты, инструкции, политики в Word и PDF.
• Базы знаний в Confluence, Notion, на внутреннем портале.
• Договоры и шаблоны документов.
• Каталог товаров и техническая документация.
• История обращений в поддержку.

Где применяют

• Поддержка клиентов: ответы операторам или напрямую клиентам.
• Онбординг: новые сотрудники быстрее находят ответы.
• Юристы и комплаенс: поиск по договорам и нормативке.
• Продажи: технические характеристики и условия под рукой.

Качество и безо­пас­ность

Измеряем точность на тестовом наборе вопросов до и после запуска. Права доступа к документам учитываются: сотрудник получает ответы только из тех документов, к которым у него есть доступ.

Стоимость

Пилот на одном источнике знаний — от 150 000 ₽. Корпоративное решение с несколькими источниками и разграничением прав — от 300 000 ₽.