/ МЫ В ЦИФРАХ
СОЗДАЕМ НАДЕЖНЫЕ РЕШЕНИЯ ДЛЯ СМЕЛЫХ ИДЕЙ
12
лет на рынке
50+
наград
70+
реализованных проектов
4М+
пользователей наших продуктов
60+
разработчиков по всей РФ
ДЛЯ КАКИХ ОТРАСЛЕЙ ПОДХОДИТ УСЛУГА
Юриспруденция
Финансы
Здравоохранение
Образование
Телеком
Что мы делаем
Проектируем архитектуру поиска и извлечения информации из корпоративных баз знаний
Настраиваем механизмы индексации документов, регламентов, баз данных и других внутренних источников
Интегрируем языковую модель (LLM) с системой поиска для точных, проверяемых ответов
Подключаем корпоративные базы данных через API и MCP с соблюдением политик безопасности
Настраиваем контроль доступа — ответы формируются строго в рамках прав пользователя
Адаптируем решение под существующую IT-инфраструктуру заказчика
Обеспечиваем масштабируемость системы по мере роста объёма данных
/ Об услуге
RAG как управляемая архитектура работы с корпоративными знаниями
В корпоративной среде ключевой ценностью становится не объём данных, а способность извлекать из них релевантную информацию. Retrieval Augmented Generation представляет собой архитектурный подход, при котором языковая модель формирует ответ на основе предварительно найденных фрагментов в корпоративных источниках. Такой механизм обеспечивает связь генеративных технологий с фактическими данными компании.
Мы осуществляем разработку RAG с учетом структуры информационных хранилищ, распределенности данных и требований к регламентированному доступу. Система индексирует документы, базы знаний и записи в корпоративных системах, формируя поисковый слой, который взаимодействует с языковой моделью. В результате ответ формируется на основе конкретных источников, что повышает обоснованность и прозрачность работы решения.
Разработка RAG систем включает проектирование архитектуры поиска, настройку механизмов извлечения информации и интеграцию с LLM. Подключение к базам данных и другим системам реализуется через API или MCP к базам данных, с обязательным учётом политик информационной безопасности. Решение адаптируется под существующую ИТ-инфраструктуру и масштабируется по мере роста объема данных.
RAG внедрение предполагает этап тестирования, настройку метрик релевантности и обучение пользователей. Мы рассматриваем систему на основе RAG как инфраструктурный инструмент, который обеспечивает структурированный доступ к знаниям компании и повышает эффективность внутренних процессов.
Когда нужна эта услуга
Нужен корпоративный ассистент, отвечающий на основе внутренних регламентов и документов
Требуется поиск по большому массиву неструктурированных корпоративных данных
Важно исключить "галлюцинации" LLM при работе с конфиденциальной или специфичной информацией
Нужна интеграция ИИ-поиска с существующими корпоративными системами через API/MCP
Этапы проекта
/ Этап 01
Анализ существующих источников данных заказчика
/ СТЕК
ТЕХНОЛОГИИ, КОТОРЫЕ МЫ ИСПОЛЬЗУЕМ
КЕЙСЫ
30 решений на основе искусственного интеллекта
Сканер штрих-кодов
Быстрый поиск заказов и товаров по штрих-коду или номеру с помощью ИИ
Антифрод для КСО
Видеоаналитика для предотвращение краж на кассах самообслуживания в магазинах
ИИ-ассистент отдела продаж
Поиск инсайдов и генерация предложений для b2b клиентов
ИИ-консультант службы поддержки
Генерация ответов на обращения на основе базы знаний
Аудит фотоотчетов с применением ИИ
Автоматический анализ и контроль выполнения работ по фото
Контроль ношения СИЗ с использованием ИИ
Видеоаналитика для контроля исполнения регламентов на производстве
Контроль качества продукции с ИИ
Видеоаналитика на линии производства
Все решения
FAQ
Retrieval Augmented Generation — это подход к построению интеллектуальных систем, при котором генерация ответа языковой моделью сопровождается предварительным поиском релевантных данных во внутренних источниках. Практическая ценность заключается в повышении точности ответов и снижении риска использования устаревшей или нерелевантной информации. Такой механизм особенно востребован в компаниях с большим объемом документов и регламентов.
Проект начинается с анализа существующих источников данных и оценки их структуры. Далее выполняется проектирование архитектуры поиска, настройка индексации, выбор языковой модели и интеграция компонентов в единую систему. После технической реализации проводится тестирование качества ответов и оптимизация параметров. Завершающим этапом является промышленное внедрение и обучение пользователей.
Интеграция реализуется через API или MCP к базам данных с соблюдением корпоративных стандартов безопасности. В процессе настройки учитываются права доступа пользователей, требования к журналированию операций и ограничения на обработку конфиденциальной информации. Архитектура решения проектируется таким образом, чтобы исключить несанкционированный доступ к данным.
Да, при разработке систем на основе RAG учитывается возможность роста объема данных и числа пользователей. Индексация и механизмы поиска оптимизируются для поддержания производительности. Архитектура может быть расширена без полной переработки существующих компонентов.
Оценка проводится по ряду показателей: точность и релевантность ответов, сокращение времени поиска информации, снижение нагрузки на сотрудников и повышение прозрачности процессов. До начала проекта формируются ключевые показатели эффективности, а после внедрения проводится анализ достигнутых результатов и корректировка параметров системы при необходимости.
Да, система может быть интегрирована с существующими LLM решениями, корпоративными чат-ботами и аналитическими платформами. Такой подход позволяет создать единую интеллектуальную среду, в которой генеративные технологии работают на основе актуальных и проверенных данных компании.
НАМ ДОВЕРЯЮТ