[01]
Разработка и внедрение RAG-систем в бизнес
AI-поиск по документамЧат-боты для консультаций клиентовКорпоративный AI-помощникСистемы технической поддержкиСистемы автоматизации
Интегрируем возможности искусственного интеллекта с вашими внутренними данными и разработаем систему, которая понимает бизнес-процессы организации, работает с документами и адаптируется под реальные рабочие задачи.
МЫ СОЗДАЁМ RAG-СИСТЕМЫ ДЛЯ
[02]
СЛУЖБ ПОДДЕРЖКИ И КЛИЕНТСКОГО СЕРВИСА
[03]
ОТДЕЛОВ ПРОДАЖ, HR, ОБУЧЕНИЯ И ОПЕРАЦИОННЫХ КОМАНД
[04]
КОМПАНИЙ С БОЛЬШИМ ОБЪЁМОМ ДОКУМЕНТОВ И РЕГЛАМЕНТОВ
[05]
БИЗНЕСА, КОТОРОМУ НУЖЕН БЫСТРЫЙ И БЕЗОПАСНЫЙ ДОСТУП К ДАННЫМ
Что даёт RAG бизнесу
RAG-система соединяет языковую модель с корпоративными источниками данных, которое будет учитывать корпоративный контекст, работать с внутренними документами и при необходимости обращаться к внешним источникам данных. Пользователь задаёт вопрос, система находит релевантные данные и на их основе формирует точный ответ. Такой ассистент опирается не на общие знания, а на информацию вашей организации.
Быстрый поиск по документам, инструкциям и базе знаний
Ответы на основе актуальной информации компании
Снижение нагрузки на поддержку и операционные отделы
Возможность подключать CRM, ERP, сайты и порталы
Контроль доступа к данным: система учитывает роли пользователей и показывает только ту информацию, к которой у них есть доступ.
ВАРИАНТЫ РЕШЕНИЙ ПОД ВАШИ ЗАДАЧИ
Мы предлагаем гибкие подходы к созданию RAG-системы, которые можно адаптировать под бизнес-цели, текущую IT-инфраструктуру, объём данных и бюджет.
[01]
Быстрый пилот / MVP
Быстрый пилот / MVP RAG-системы — подходит для проверки гипотезы на ограниченном наборе документов. Помогает быстро оценить качество поиска, сценарии использования и пользу для команды.
[02]
AI-помощник
под ключКорпоративный AI-помощник под ключ — полноценное решение под бренд и процессы компании: роли пользователей, история запросов, админ-панель, аналитика, управление источниками данных.
[03]
Интеграция RAG в существующую систему
Интеграция RAG в существующую систему — встраиваем AI-поиск в сайт, CRM, ERP, LMS, личный кабинет, корпоративный портал или внутренний сервис без лишнего дублирования данных.
КАК МЫ РАБОТАЕМ
ОТ ИДЕИ
ДО ЗАПУСКА
АНАЛИЗ И СБОР ТРЕБОВАНИЙ
ПРОЕКТИРОВАНИЕ АРХИТЕКТУРЫ
ПОДГОТОВКА БАЗЫ ЗНАНИЙ
РАЗРАБОТКА ИНТЕРФЕЙСА И ЛОГИКИ
ТЕСТИРОВАНИЕ И ОПТИМИЗАЦИЯ
ЗАПУСК И ВНЕДРЕНИЕ
СТЕК ТЕХНОЛОГИЙ
Мы работаем с разными технологическими стеками, соблюдая стандарты разработки и лучшие практики: чистая архитектура, микросервисы и модульность. Следим за чистотой кода с самого начала, чтобы проект оставался гибким, масштабируемым и поддерживаемым долгие годы.
Backend и API
Python, FastAPI, REST API, Pydantic, Async processing
Поиск и хранение данных
Qdrant, PostgreSQL, Hybrid Search, Dense Retrieval, Sparse Retrieval / BM25, RRF/Weighted Fusion, Metadata Filtering
AI-модели и генерация ответов
Qwen3-Embedding, Qwen3-Reranker, Qwen3.6, llama.cpp, llama-cpp-python, OpenAI-compatible API, Local LLM Inference
