Разработка и внедрение RAG-систем в бизнес

Внедряем RAG-системы, которые превращают корпоративные данные в единый интеллектуальный источник знаний для бизнеса. Система понимает контекст бизнеса, быстро находит нужную информацию и формирует точные ответы на основе корпоративных данных — сокращая время на поиск и обработку информации и снижая нагрузку на сотрудников.

Мы создаём RAG-системы для

  • [01]

    Корпоративных баз знаний и внутренних порталов

    Объединяет регламенты, инструкции и внутренние документы в единую базу. Сотрудники задают вопросы на естественном языке и получают точные ответы со ссылками на источники.

  • [02]

    Служб поддержки и клиентского сервиса

    Находит релевантную информацию в базе обращений, инструкциях и технической документации, помогая быстрее обрабатывать запросы и снижать нагрузку на поддержку.

  • [03]

    Отделов продаж, HR, обучения и операционных команд

    Помогает сотрудникам быстро находить нужную информацию, работать с внутренними базами знаний и автоматизировать типовые запросы без ручного поиска по документам.

  • [04]

    Компаний с большим объемом документов и регламентов

    Объединяет разрозненные документы в единую интеллектуальную базу и позволяет получать точные ответы на основе актуальной корпоративной информации.

  • [05]

    RAG-ассистент для клиентов

    Отвечает на вопросы на основе актуальных каталогов, прайс-листов, FAQ и других данных компании. Понимает контекст и нестандартные формулировки запросов.

Что даёт RAG бизнесу

RAG-система соединяет языковую модель с корпоративными источниками данных. Она учитывает корпоративный контекст, работает с внутренними документами и при необходимости обращается 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.

  • Поиск по документам, инструкциям и базе знаний в 5-10 раз быстрее

  • Ответы на основе актуальной информации компании в течение 1-2 минут

  • Снижение нагрузки на поддержку и операционные отделы в 3 раза

  • 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

Разработка под ключ

Мы предлагаем гибкие подходы к созданию RAG-системы, которые можно адаптировать под бизнес-цели, текущую IT-инфраструктуру, объём данных и бюджет.

RAG-АССИСТЕНТЫ

Разрабатываем корпоративных AI-ассистентов, которые отвечают на вопросы сотрудников и клиентов на основе документов, базы знаний и внутренних данных компании.

от 1 недели

Стоимость: от 3 500 р./час

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ ПОИСК

Создаем семантический поиск по PDF, Word, Excel, регламентам, инструкциям, базам знаний и другим корпоративным источникам с учетом смысла запроса.

от 2-х недель

Стоимость: от 3 500 р./час

RAG-АГЕНТЫ

Разрабатываем AI-агентов, которые не только находят информацию, но и используют её для выполнения задач: анализа данных, подготовки документов, отчетов и запуска бизнес-процессов.

от 4-х недель

Стоимость: от 3 500 р./час

МУЛЬТИАГЕНТНЫЕ RAG-СИСТЕМЫ

Создаем системы из нескольких специализированных AI-агентов, которые распределяют задачи между собой, ищут и анализируют информацию и совместно выполняют сложные сценарии.

от 6-ти недель

Стоимость: от 3 500 р./час

Принцип работы RAG-систем

Корпоративные данные

Релевантный контекст

LLM

(Большая языковая модель)

Готовый ответ

Практический пример создания ИИ проекта с использованием RAG

Интерфейс ИИ-системы: техническое задание, проектные артефакты и ключевые замечания

Задача

Создать ИИ-систему, которая автоматизирует полный цикл разработки промышленного изделия: от формирования технического задания и инженерных расчётов на базе корпоративных данных и специализированной документации до разработки концепции, промышленного дизайна и финальной CAD-сборки изделия.

Техническое решение

Разработали мультиагентную систему, в которой каждый AI-агент отвечает за отдельный этап проектирования:

  • AI-агенты — анализируют данные, формируют ТЗ, расчёты, концепцию и промышленный дизайн;
  • RAG — находит релевантную информацию в корпоративных данных и технической документации и передаёт её агентам как контекст;
  • Векторная база данных — хранит индексированные документы и обеспечивает семантический поиск;
  • LLM — обрабатывает инженерный контекст, генерирует и структурирует проектные материалы;
  • AI Vision — анализирует изображения, схемы и визуальные материалы;
  • Мультиагентная оркестрация — связывает этапы между собой и передаёт результаты одного агента следующему;
  • Автоматическая валидация — проверяет ТТХ, требования и документацию на ошибки, пропуски и противоречия;
  • CAD-контур — на основе утверждённых расчётов, концепции и промышленного дизайна формирует требования к геометрии, компоновке и структуре финальной CAD-сборки.

Логика работы системы:

Корпоративные данные и документация → ТЗ → инженерные расчёты → концепция изделия → промышленный дизайн → требования к конструкции → CAD-сборка

Результат

  • Система позволяет сократить подготовку ТЗ, расчётов и инженерной концепции до 60–80%, а полный путь от исходной документации до промышленного дизайна и CAD-сборки — в 2–3 раза.
  • Единый RAG-контур и автоматическая проверка данных позволяют снизить количество несоответствий и повторных доработок до 30–50%, а трудозатраты инженерной команды — до 35–50%.

Для бизнеса это означает сокращение цикла разработки, снижение стоимости инженерных работ и возможность вести больше проектов без пропорционального расширения команды.

Мы следуем чёткой методологии, которая гарантирует, что итоговый продукт соответствует вашим целям.

Выстраиваем разработку RAG-системы по прозрачному процессу — от анализа корпоративных данных и бизнес-задач до интеграции и запуска. На каждом этапе тестируем качество поиска и ответов, контролируем безопасность данных и адаптируем систему под реальные сценарии работы компании.

  1. 1 неделяАнализ задачи и данных
  2. 1–2 неделиПроектирование RAG-архитектуры
  3. 2–3 неделиПодготовка базы знаний
  4. 3–4 неделиРазработка и интеграция
  5. 4 неделяТестирование и запуск

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.

Machine Learning (ML)

Core / LLM:
Python, PyTorch, Transformers, vLLM, Qwen, MTP, Multi-Agent Systems
RAG:
Qdrant, BM25, Dense Retrieval, Hybrid Search, RRF, BGE Reranker
Generation:
Pydantic, JSON Schema, Markdown, DOCX/PDF, PPTX, Image Generation & Editing
Robotics / Simulation:
Isaac Sim, ROS/ROS 2, OpenCV, Blender, CAD, AirSim, Reinforcement Learning
PythonPyTorchvLLMQdrantOpenCVBlender

Почему нас выбирают

01

Прозрачность на всех этапах

Чёткие сроки, фиксированная стоимость и регулярные отчёты. Вы всегда в курсе прогресса без неожиданных доработок.

02

Гибкий формат работы

Готовы к нестандартным задачам и быстрому масштабированию. Адаптируем процессы под ваши KPI и бизнес-процессы.

03

Подбираем оптимальные инструменты под ваши задачи

Работаем с 15+ технологическими стеками. Подберём оптимальный стек под ваши требования и задачи системы.

04

Ответственность за результат

Не боимся сложных задач и экспериментов.

Погружаемся в специфику бизнесаПоддержка после завершения работ
05

Чистая архитектура кода

Закладываем правильные практики разработки для будущих обновлений и масштабирования проекта.

Реализованные проекты

Получите предварительную оценку проекта

Получите бесплатную консультацию специалистов. Проанализируем ваши задачи, предложим несколько вариантов реализации и подготовим предварительную оценку стоимости и сроков. Без каких-либо обязательств.

Начнём с разговора

Обсудим ваш проект

Благодарности и отзывы

АНО ДПО «Академия профессиональных наставников»

Директор компании

Хочу выразить благодарность ООО «ТЕХСОФТ» за профессиональное содействие в развитии экосистемы сервисов, направленных на организацию современной образовательной среды. Благодаря высокому уровню компетенции специалистов ООО «ТЕХСОФТ» удалось реализовать ряд технологических решений, способствующих повышению качества образовательного процесса и эффективности взаимодействия участников обучения. Отмечаем ответственное отношение, гибкость и заинтересованность команды в достижении общих целей. Надеемся на продолжение успешного сотрудничества и реализацию новых совместных инициатив.

Ассоциация военно-патриотических клубов ДОСААФ России

Председатель ассоциации

АВПК ДОСААФ России выражает признательность за оказанную помощь в разработке официального сайта организации. Созданный ресурс стал важным инструментом в работе Ассоциации, позволив наладить информирование участников и повысить открытость взаимодействия с общественностью. Отмечаем высокий профессионализм специалистов, их внимательное отношение к задачам, оперативность и умение находить оптимальные технические решения. Выражаем благодарность за ответственную работу и значительный вклад в развитие цифровой инфраструктуры Ассоциации. Желаем вашей компании дальнейших успехов, надежных партнёров и новых достижений.

ООО «Группа компаний Аванти»

Коммерческий директор

ООО «ГРУППА КОМПАНИЙ АВАНТИ» выражает искреннюю благодарность ООО «ТЕХСОФТ» за профессиональное выполнение работ по разработке официального сайта компании. Благодаря слаженной работе специалистов ООО «ТЕХСОФТ» проект был реализован в установленные сроки с высоким уровнем качества и вниманием к деталям. Отдельно отмечаем компетентность, ответственность и клиентоориентированный подход команды, проявленные на всех этапах сотрудничества. Надеемся на дальнейшее плодотворное взаимодействие и новые совместные проекты.

Нам доверяют ведущие компании — мы выстраиваем партнёрство на основе экспертности, прозрачности и долгосрочного результата.

Московский ПолитехРоссийский биотехнологический университетАкадемия профессиональных наставниковАванти

Разработка и внедрение RAG-систем в бизнес

Внедряем RAG-системы, которые превращают корпоративные данные в единый интеллектуальный источник знаний для бизнеса. Система понимает контекст бизнеса, быстро находит нужную информацию и формирует точные ответы на основе корпоративных данных — сокращая время на поиск и обработку информации и снижая нагрузку на сотрудников.

Мы создаём RAG-системы для

  • [01]

    Корпоративных баз знаний и внутренних порталов

    Объединяет регламенты, инструкции и внутренние документы в единую базу. Сотрудники задают вопросы на естественном языке и получают точные ответы со ссылками на источники.

  • [02]

    Служб поддержки и клиентского сервиса

    Находит релевантную информацию в базе обращений, инструкциях и технической документации, помогая быстрее обрабатывать запросы и снижать нагрузку на поддержку.

  • [03]

    Отделов продаж, HR, обучения и операционных команд

    Помогает сотрудникам быстро находить нужную информацию, работать с внутренними базами знаний и автоматизировать типовые запросы без ручного поиска по документам.

  • [04]

    Компаний с большим объемом документов и регламентов

    Объединяет разрозненные документы в единую интеллектуальную базу и позволяет получать точные ответы на основе актуальной корпоративной информации.

  • [05]

    RAG-ассистент для клиентов

    Отвечает на вопросы на основе актуальных каталогов, прайс-листов, FAQ и других данных компании. Понимает контекст и нестандартные формулировки запросов.

1 / 5

Что даёт RAG бизнесу

RAG-система соединяет языковую модель с корпоративными источниками данных. Она учитывает корпоративный контекст, работает с внутренними документами и при необходимости обращается 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.

  • Поиск по документам, инструкциям и базе знаний в 5-10 раз быстрее

  • Ответы на основе актуальной информации компании в течение 1-2 минут

  • Снижение нагрузки на поддержку и операционные отделы в 3 раза

  • 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

Разработка под ключ

Мы предлагаем гибкие подходы к созданию RAG-системы, которые можно адаптировать под бизнес-цели, текущую IT-инфраструктуру, объём данных и бюджет.

Принцип работы RAG-систем

  1. Корпоративные данные

  2. Поиск информации

    Релевантный контекст

  3. LLM

    Большая языковая модель

  4. Готовый ответ

Практический пример создания ИИ проекта с использованием RAG

Интерфейс ИИ-системы: техническое задание, проектные артефакты и ключевые замечания

Задача

Создать ИИ-систему, которая автоматизирует полный цикл разработки промышленного изделия: от формирования технического задания и инженерных расчётов на базе корпоративных данных и специализированной документации до разработки концепции, промышленного дизайна и финальной CAD-сборки изделия.

Техническое решение

Разработали мультиагентную систему, в которой каждый AI-агент отвечает за отдельный этап проектирования:

  • AI-агенты — анализируют данные, формируют ТЗ, расчёты, концепцию и промышленный дизайн;
  • RAG — находит релевантную информацию в корпоративных данных и технической документации и передаёт её агентам как контекст;
  • Векторная база данных — хранит индексированные документы и обеспечивает семантический поиск;
  • LLM — обрабатывает инженерный контекст, генерирует и структурирует проектные материалы;
  • AI Vision — анализирует изображения, схемы и визуальные материалы;
  • Мультиагентная оркестрация — связывает этапы между собой и передаёт результаты одного агента следующему;
  • Автоматическая валидация — проверяет ТТХ, требования и документацию на ошибки, пропуски и противоречия;
  • CAD-контур — на основе утверждённых расчётов, концепции и промышленного дизайна формирует требования к геометрии, компоновке и структуре финальной CAD-сборки.

Логика работы системы:

Корпоративные данные и документация → ТЗ → инженерные расчёты → концепция изделия → промышленный дизайн → требования к конструкции → CAD-сборка

Результат

  • Система позволяет сократить подготовку ТЗ, расчётов и инженерной концепции до 60–80%, а полный путь от исходной документации до промышленного дизайна и CAD-сборки — в 2–3 раза.
  • Единый RAG-контур и автоматическая проверка данных позволяют снизить количество несоответствий и повторных доработок до 30–50%, а трудозатраты инженерной команды — до 35–50%.

Для бизнеса это означает сокращение цикла разработки, снижение стоимости инженерных работ и возможность вести больше проектов без пропорционального расширения команды.

Мы следуем чёткой методологии, которая гарантирует, что итоговый продукт соответствует вашим целям.

Выстраиваем разработку RAG-системы по прозрачному процессу — от анализа корпоративных данных и бизнес-задач до интеграции и запуска. На каждом этапе тестируем качество поиска и ответов, контролируем безопасность данных и адаптируем систему под реальные сценарии работы компании.

  1. 1 неделяАнализ задачи и данных
  2. 1–2 неделиПроектирование RAG-архитектуры
  3. 2–3 неделиПодготовка базы знаний
  4. 3–4 неделиРазработка и интеграция
  5. 4 неделяТестирование и запуск

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.

Machine Learning (ML)

Core / LLM:
Python, PyTorch, Transformers, vLLM, Qwen, MTP, Multi-Agent Systems
RAG:
Qdrant, BM25, Dense Retrieval, Hybrid Search, RRF, BGE Reranker
Generation:
Pydantic, JSON Schema, Markdown, DOCX/PDF, PPTX, Image Generation & Editing
Robotics / Simulation:
Isaac Sim, ROS/ROS 2, OpenCV, Blender, CAD, AirSim, Reinforcement Learning
PythonPyTorchvLLMQdrantOpenCVBlender

Почему нас выбирают

01

Прозрачность на всех этапах

Чёткие сроки, фиксированная стоимость и регулярные отчёты. Вы всегда в курсе прогресса без неожиданных доработок.

02

Гибкий формат работы

Готовы к нестандартным задачам и быстрому масштабированию. Адаптируем процессы под ваши KPI и бизнес-процессы.

03

Подбираем оптимальные инструменты под ваши задачи

Работаем с 15+ технологическими стеками. Подберём оптимальный стек под ваши требования и задачи системы.

04

Ответственность за результат

Не боимся сложных задач и экспериментов.

Погружаемся в специфику бизнесаПоддержка после завершения работ
05

Чистая архитектура кода

Закладываем правильные практики разработки для будущих обновлений и масштабирования проекта.

Реализованные проекты

Получите предварительную оценку проекта

Получите бесплатную консультацию специалистов. Проанализируем ваши задачи, предложим несколько вариантов реализации и подготовим предварительную оценку стоимости и сроков. Без каких-либо обязательств.

Начнём с разговора

Обсудим ваш проект

Благодарности
и отзывы

АНО ДПО «Академия профессиональных наставников»

Директор компании

Хочу выразить благодарность ООО «ТЕХСОФТ» за профессиональное содействие в развитии экосистемы сервисов, направленных на организацию современной образовательной среды. Благодаря высокому уровню компетенции специалистов ООО «ТЕХСОФТ» удалось реализовать ряд технологических решений, способствующих повышению качества образовательного процесса и эффективности взаимодействия участников обучения. Отмечаем ответственное отношение, гибкость и заинтересованность команды в достижении общих целей. Надеемся на продолжение успешного сотрудничества и реализацию новых совместных инициатив.

Ассоциация военно-патриотических клубов ДОСААФ России

Председатель ассоциации

АВПК ДОСААФ России выражает признательность за оказанную помощь в разработке официального сайта организации. Созданный ресурс стал важным инструментом в работе Ассоциации, позволив наладить информирование участников и повысить открытость взаимодействия с общественностью. Отмечаем высокий профессионализм специалистов, их внимательное отношение к задачам, оперативность и умение находить оптимальные технические решения. Выражаем благодарность за ответственную работу и значительный вклад в развитие цифровой инфраструктуры Ассоциации. Желаем вашей компании дальнейших успехов, надежных партнёров и новых достижений.

ООО «Группа компаний Аванти»

Коммерческий директор

ООО «ГРУППА КОМПАНИЙ АВАНТИ» выражает искреннюю благодарность ООО «ТЕХСОФТ» за профессиональное выполнение работ по разработке официального сайта компании. Благодаря слаженной работе специалистов ООО «ТЕХСОФТ» проект был реализован в установленные сроки с высоким уровнем качества и вниманием к деталям. Отдельно отмечаем компетентность, ответственность и клиентоориентированный подход команды, проявленные на всех этапах сотрудничества. Надеемся на дальнейшее плодотворное взаимодействие и новые совместные проекты.

Нам доверяют ведущие компании — мы выстраиваем партнёрство на основе экспертности, прозрачности и долгосрочного результата.

Московский ПолитехРоссийский биотехнологический университетАкадемия профессиональных наставниковАванти