RAG-система: AI на базе ваших документов
RAG (Retrieval-Augmented Generation) — индекс по вашим документам, по которому LLM формирует ответы только из найденного контекста. В отличие от «обучения модели на ваших данных», RAG не требует переобучения, обновляется в реальном времени, и каждый ответ можно сослать на конкретный документ. Подходит для внутренних баз знаний, юр.документов, тех.поддержки, обучения сотрудников.
Сценарии применения
Что мы реально внедряем под этой услугой — и какие задачи закрываем.
Внутренняя база знаний для сотрудников
Регламенты, инструкции, корпоративные политики, протоколы. Сотрудник пишет в чат — получает ответ с ссылкой на источник. Сокращает нагрузку на HR/IT.
Юридический и нормативный поиск
Договоры, законы, отраслевые регламенты, ГОСТы. AI находит нужный пункт, объясняет противоречия, формирует выписки. Идеально для compliance-команд.
Поддержка клиентов на базе документации
Бот отвечает на вопросы по продукту/услуге, опираясь на актуальную документацию. Не выдумывает фичи, всегда даёт точную ссылку на раздел.
Аналитика и поиск по протоколам
Совещания, отчёты, протоколы. AI находит решения по теме, восстанавливает контекст обсуждения, даёт сводки за период.
Стек
- GPT-4o / Claude Sonnet (генерация)
- OpenAI text-embedding-3-large / multilingual-e5
- pgvector / Qdrant / Weaviate
- Hybrid search (BM25 + dense)
- Re-ranker (Cohere/local cross-encoder)
- LangChain / LlamaIndex / custom pipeline
Интеграции
- Confluence, Notion, Google Drive
- SharePoint, OneDrive
- 1С: Документооборот
- PDF, DOCX, XLSX, HTML, Markdown
- S3 / MinIO / любое объектное хранилище
Готовые модули по теме
Если задача типовая — у нас есть продукт, который можно подключить за 1–2 недели.
Кейсы по теме
Реальные внедрения с метриками и описанием решения.
Частые вопросы
Самые частые вопросы об этой услуге. Не нашли ответ — спросите при бесплатном аудите.
Fine-tuning «вшивает» данные в веса модели — это дорого, не масштабируется на десятки тысяч документов и не позволяет обновлять знания на лету. RAG хранит данные отдельно в векторной БД и подсовывает релевантный контекст в момент запроса. Обновление — мгновенное, дешевле в эксплуатации, можно разграничивать доступ по пользователю.
Системный промпт жёстко требует «отвечай только из контекста», каждый ответ подкрепляется цитатами и ссылками на документы. Если ответа в базе нет — бот честно говорит «не знаю» и предлагает эскалацию. На проде ставим evals и периодический A/B-аудит качества.
Да. На уровне индекса каждому документу присваиваем теги/ACL. При запросе пользователь видит только свои документы — например, юр.отдел не видит финансовые регламенты, и наоборот. Поддерживаем интеграцию с AD/LDAP/SSO.
Архитектура нормально работает на 10–500 тыс. документов. Дальше нужны шардирование и иерархический поиск — это тоже делаем. Один из наших проектов — RAG на 1.2 млн страниц нормативки.
Похожая задача в вашем бизнесе?
30 минут с архитектором. Расскажем, как решали похожие задачи, и дадим оценку срока и бюджета.