ИИ отвечает по вашим документам
Модель отвечает точно, когда видит нужный документ, а не когда пытается угадать или вспомнить. RAG подключает ИИ к вашей базе знаний — документам, регламентам, переписке — и ищет в них ответ на конкретный вопрос.
Для этого настраиваем гибридный поиск: он ищет и по смыслу, и по точным словам — цифрам, названиям, артикулам, — которые поиск только по смыслу часто теряет.
RAG разворачиваем на вашем сервере: документы, эмбеддинги и поиск остаются в вашей инфраструктуре, наружу ничего не уходит.
Берём и точечную задачу — донастроить поиск или интеграцию в уже собранной системе, и весь проект целиком, если начинаете с нуля.
Где применяется RAG
Ответ — из документа, а не из памяти модели
Агент получает вопрос, находит подходящие фрагменты в базе знаний и формирует ответ на их основе — вместо того чтобы полагаться на то, что модель «помнит» из общих данных. Подключаем документы, регламенты, переписку — любые текстовые источники, которые уже есть в компании.
Пример: агент отвечает по внутренним документам компании
Собрали базу из регламентов и инструкций компании, настроили гибридный поиск и подключили агента для ответов сотрудникам. За три недели тестирования и донастройки поиска точность ответов заметно выросла.
20% → 5%
доля «не нашёл нужный документ»
6% → 1%
доля «нашёл не тот документ»
Решение именно вашей задачи
Сложные блоки
Закрываем сложные технические блоки: гибридный поиск, интеграцию с CRM или другой системой, серверную инфраструктуру.
Точечная задача
Берём точечную задачу — донастроить поиск или доработать то, что уже работает, без пересборки всего проекта.
Агент целиком
Собираем агента целиком: базу знаний, поиск, промпты и интерфейс.
Есть документы для ИИ?
Пришлите документы или базу знаний, по которым должен отвечать ИИ, — покажем на прототипе с вашими данными, как это будет работать.
Смотрите также
Смежные услуги
Интеграция ИИ в бизнес-процессы
Встраиваемся в CRM, серверы и базы данных.
Консультации и поддержка
Консультации и поддержка технических решений.
Другие решения
Формирование промтов (prompt-engineering)
Пишем и тестируем инструкции для LLM.
Model Context Protocol (MCP)
Агент управляет вашим приложением через готовый MCP-сервер.
Из портфолио
ИИ-консультант для сайта
Автоматизация консультаций клиентов через онлайн-чат с интеграцией CRM и обучением на реальных диалогах.
Чат-бот технической поддержки
Бот отвечает по 200+ документам, а не выдумывает
Готовые продукты
Корпоративная wiki
Единое окно доступа ко всем внутренним знаниям и регламентам компании для помощи сотрудникам
Чат-боты
Готовые интерфейсы для коммуникации с клиентами и сотрудниками в мессенджерах и на сайтах