- Ответы по контенту сайта, прайсам и PDF
- Уточняющие вопросы и сбор заявки
- Передача диалога менеджеру
- Виджет на сайт и бот в Telegram
- Интеграция с Битрикс24 и CRM
- Отчёт по вопросам без ответа
- Поиск по смыслу, а не только по словам
- Подбор по задаче и бюджету
- Учёт характеристик, остатков и цен
- Объяснение выбора для покупателя
- Интеграция с Битрикс, 1С, Insales
- Аналитика запросов без результата
- Поиск по регламентам, договорам и инструкциям
- Ответы со ссылкой на документ и страницу
- Разграничение доступа по отделам и ролям
- Подключение Confluence, Bitrix24, Google Drive, сетевых дисков
- Развёртывание на вашем сервере
- Журнал запросов и отчёт по пробелам в документах
- Поиск по смыслу по десяткам тысяч документов
- Краткий ответ и список источников со страницами
- Похожие статьи и связанные темы
- Фильтры по авторам, годам, журналам
- Интеграция с OJS и электронными библиотеками
- Многоязычный поиск и работа со сканами
Этапы работы — RAG-системы и ИИ-ассистенты
Разбор задачи и данных
Выбор архитектуры
Подготовка данных
Пилот на реальных вопросах
Интеграции и интерфейс
Запуск и сопровождение
Выясняем, какие вопросы должна закрывать система, где лежат данные и в каком они виде: сайт, PDF, 1С, CRM, базы знаний.
Определяем модель, векторную базу, способ размещения и требования к безопасности.
Очищаем документы, убираем дубли, разбиваем текст на фрагменты и создаём поисковый индекс.
Собираем 50–100 вопросов, прогоняем через систему и измеряем качество поиска и ответов.
Подключаем к сайту, мессенджеру, CRM или внутренней системе, настраиваем права доступа.
Запускаем, следим за вопросами без ответа и регулярно обновляем базу знаний.
Об услуге — RAG-системы и ИИ-ассистенты
RAG-система — это ИИ-помощник, который сначала находит нужные фрагменты в ваших данных, а затем формулирует ответ на их основе и показывает источники. Такой подход подходит там, где обычный чат-бот ошибается или не знает специфики: у вас свой каталог, свои регламенты, свои документы.
Почему у нас? — RAG-системы и ИИ-ассистенты
Модель получает только найденные в вашей базе фрагменты и формулирует ответ по ним. Каждый ответ можно сверить с источником.
Подключаем YandexGPT, GigaChat, DeepSeek, открытые модели и зарубежные API. Выбор зависит от задачи, бюджета и требований к хранению данных.
Если данные нельзя отправлять во внешние сервисы, собираем решение на открытых моделях внутри вашего контура.
Мы разрабатываем систему управления научными журналами на OJS и ведём маркет с тысячами товарных карточек. Поэтому знаем типовые проблемы больших коллекций: дубли, версии, неполные метаданные.
До запуска собираем набор тестовых вопросов и смотрим, находит ли система нужное и не выдумывает ли лишнее. Метрики показываем вам.
Вопросы и ответы — RAG-системы и ИИ-ассистенты
Что такое RAG простыми словами?
Это ИИ, который перед ответом ищет информацию в ваших документах и отвечает на её основе. Поэтому он знает цены, регламенты и особенности вашего бизнеса, а не общие сведения из интернета.
Сколько стоит разработка RAG-системы?
Стоимость начинается от 150 000 ₽ за ассистента на сайте. Поиск по каталогу — от 200 000 ₽, база знаний для сотрудников — от 250 000 ₽, поиск по большим архивам — от 300 000 ₽.
Может ли система ошибаться?
Да, любая языковая модель может ошибаться. Мы снижаем риск: отвечаем только по найденным фрагментам, показываем источники, а когда данных нет, система говорит «не знаю». Полностью исключить ошибки нельзя.
Наши данные не утекут?
Это зависит от схемы. Можно использовать внешние API с отключённым обучением на ваших данных, а можно развернуть модель на вашем сервере. Схему выбираем вместе с вами перед стартом.
Сколько времени занимает проект?
Пилот на ваших данных делаем за 3–5 недель, полноценное внедрение с интеграциями — 2–4 месяца в зависимости от объёма и числа источников.
RAG что это и чем отличается от дообучения модели?
RAG подгружает нужные документы в момент вопроса, а дообучение изменяет саму модель. RAG проще обновлять (достаточно добавить документ), он показывает источники и дешевле в поддержке.
Можно ли развернуть локальную RAG-систему без интернета?
Да. Используем открытые модели и векторную базу на вашем сервере. Качество зависит от мощности оборудования, и мы подбираем модель под ваше железо.
Из чего состоит архитектура RAG-системы?
Из загрузчика документов, разбиения на фрагменты, векторной базы, механизма поиска, языковой модели и слоя прав доступа. Отдельно настраиваем оценку качества и мониторинг вопросов без ответа.
Наши работы — RAG-системы и ИИ-ассистенты
Все работы
virtualnyeochki.ru
okno82.ru
РК - e8company.ru
virtualnyeochki.ru
Как мы увеличили трафик с поисковых систем для молодого сайта почти в 6 раз.
В кейсе мы показали, как с помощью SEO-продвижения увеличили трафик на молодой ресурс почти в 6 раз. Рассказали, какие работы для этого провели, какие методики использовали. Данный кейс дает понимание, как можно продвинуть молодой интернет-магазин, специализирующийся на VR устройствах, в среде высокой конкуренции.
okno82.ru
Создали полноценный супермаркет окон с уникальной CMS, каталогом и калькулятором расчета стоимости.
В кейсе мы показали, как создавался интернет-магазин оконной продукции. Рассказали о преимуществах внедренной CMS системы и калькулятора расчета стоимости товаров. Показали структуру нового сайта, дизайн, каталог, в который внедрили разделы по типу продукции. Новый интернет-портал увеличил количество заявок почти в 3 раза.
РК - e8company.ru
Как мы уменьшили процент отказов и увеличили число кликов, показов и CTR.
Проанализировали показатели проекта на момент начала сотрудничества. Убрали ключевые фразы с низкой эффективностью, разработали стратегию ручного управления ставками. За счет рекламной кампании мы увеличили количество показов почти в 2.5 раза, обеспечили рост показателей CTR с 0,16% до 0,36% и снизили цену за клик до 25.16 рублей.
RAG-системы и ИИ-ассистенты
Что такое RAG и когда он нужен бизнесу
Обычный чат-бот на языковой модели отвечает общими знаниями и часто путает детали. RAG-система работает иначе: сначала ищет подходящие фрагменты в ваших документах, каталоге или базе знаний, а затем формулирует ответ по ним и показывает источники. Такой подход нужен, когда важна точность: цены, условия, регламенты, характеристики товаров.
Какие задачи решает RAG
- Ответы клиентам на сайте по вашим услугам и ценам.
- Подбор товаров по описанию задачи, а не по ключевому слову.
- Быстрый поиск по регламентам и инструкциям для сотрудников.
- Поиск по архиву публикаций, договоров и технической документации.
Каждый сценарий мы вынесли в отдельную услугу: ассистент на сайте, поиск по каталогу, база знаний и поиск по архивам.
Как мы обеспечиваем качество
Перед запуском собираем тестовые вопросы и проверяем, находит ли система нужный фрагмент и не добавляет ли лишнего. Ответы всегда сопровождаются ссылкой на источник, а если данных не хватает, система признаёт это. Ошибки полностью исключить нельзя, поэтому мы настраиваем мониторинг вопросов без ответа.
Сколько стоит
Стоимость RAG-системы начинается от 150 000 ₽ и зависит от объёма данных, числа источников, требований к безопасности и интеграций. Пилот на ваших данных занимает 3–5 недель, после него вы решаете, стоит ли масштабировать.
RAG: что это и как устроена архитектура
RAG-система состоит из нескольких частей: загрузчик документов, разбиение текста на фрагменты, векторная база для поиска по смыслу, языковая модель для формулировки ответа и слой прав доступа. Качество зависит не только от модели, но и от подготовки данных: если фрагменты нарезаны неудачно, ответ будет неполным.
Внедрение RAG может быть облачным, гибридным или локальным. Локальная RAG-система работает на вашем сервере на открытых моделях и подходит для чувствительных данных. Разработка RAG-систем под ключ включает подготовку данных, интеграции и оценку качества на ваших вопросах.
Остались вопросы? Заполните заявку на сайте, наши менеджеры свяжутся с вами для дальнейшей консультации.
