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

[01]

КОРПОРАТИВНЫХ БАЗ ЗНАНИЙ И ВНУТРЕННИХ ПОРТАЛОВ

[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.

от 4-х недель

[02]

AI-помощник

под ключ

Корпоративный AI-помощник под ключ — полноценное решение под бренд и процессы компании: роли пользователей, история запросов, админ-панель, аналитика, управление источниками данных.

от 5-ти недель

[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.

от 6-ти недель

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

Почему клиенты
выбирают нашу
команду
разработчиков

Каждое решение — с логикой,
а не ради галочки: изучаем специфику бизнеса, подбираем оптимальные технологии
и создаём стабильные
продукты
с прицелом на рост.