13 — направление

Внедрение LLM и RAG-ассистентов on-prem

Внедряем LLM и RAG-ассистентов на заказ: сотрудник задает вопрос — система находит ответ в документах компании и показывает источник.

→ Знания компании отвечают на вопросы сами. Все работает на вашем железе.

у вас

работает на ваших серверах

данных уходит во внешние сервисы

с источником

ссылка на источник или честный отказ

Искать ответы в регламентах и договорах вручную долго. Внедряем RAG-ассистентов (RAG — ответы по вашим документам) на заказ: система находит нужные фрагменты в базе знаний, а локальная LLM (большая языковая модель) формулирует по ним ответ.

Ответ только по документам

Ассистент не отвечает без подтверждения в базе (это называют grounding). Ответ ссылается на фрагмент документа; если подтверждения нет — ассистент так и сообщает.

Строго в контуре компании

Работает on-prem — на ваших серверах, без обращений во внешние сервисы. Права на систему — у вас.

Нужны еще и действия — это AI-агенты и автоматизация. Поиск по смыслу на масштабе — семантический поиск и векторные базы.

Что на выходе

LLM-ассистент по вашей базе знаний
Поиск по смыслу и по точным словам, ответы с цитатой источника
Развертывание on-prem: все на ваших серверах
Набор проверочных вопросов и замеры качества ответов
Учет прав доступа: пользователь видит только свое

LLM
RAG
on-prem
grounding

пилот от

700 000 ₽

входной этап, не весь проект

пилот 4–6 недель

Кейс по направлению

Приватный RAG-ассистент по инженерной базе on-prem

94.2%ответов с корректной ссылкой на источник

Смотреть кейс

Обсудить направление Прикинуть бюджет

как это работает

От задачи до результата — по шагам

Сбор и подготовка базы

Подключаем источники: документы, вики, тикеты, базы данных. Чистим материалы и режем на фрагменты, по которым пойдет поиск.

Гибридный поиск по документам

Ищем одновременно по смыслу и по точным словам, затем отбираем лучшие фрагменты. Ответ строится только по ним.

Ответ строго по документам

Локальная LLM собирает ответ из найденных фрагментов, ничего не добавляя от себя.

Проверка на контрольных вопросах

Собираем реальные вопросы сотрудников и считаем долю ответов с верным источником. Настраиваем систему, пока показатель не выйдет на согласованный уровень.

Запуск в работу на вашем оборудовании

Разворачиваем в вашем контуре и настраиваем обновление базы без полной пересборки. Следим за качеством ответов после запуска.

сценарии

Где это дает результат

Поддержка и колл-центр

Оператор или клиент получает ответ по регламентам за секунды — со ссылкой на пункт документа.

Юристы и проверка договоров

Поиск и ответы по договорам, политикам и нормативке — с цитатой из первоисточника.

Инженеры и техдокументация

Ассистент по тысячам страниц техдокументации, стандартов и ТУ — без ручного поиска по папкам.

Найм и адаптация

Новый сотрудник спрашивает ассистента о правилах и процессах и не отвлекает коллег.

Продажи и подготовка сделок

Ответы по продуктам, ценам и кейсам — из единой базы знаний.

Аналитика по документам

Свод и поиск по отчетам, протоколам и исследованиям компании.

FAQ

Частые вопросы по направлению

Чем это лучше обычного ChatGPT?

Публичный чат-бот не знает ваших внутренних документов и не гарантирует сохранность данных. Наш ассистент отвечает по вашей базе знаний, ссылается на источник и стоит на ваших серверах.

Как боретесь с галлюцинациями?

Ассистент не отвечает без найденного подтверждения: нет фрагмента в базе — нет ответа. Каждый ответ идет со ссылкой на источник. Качество замеряем на наборе реальных вопросов вашей компании.

Можно ли развернуть полностью офлайн?

Да, это типовой сценарий: локальная языковая модель, локальный поиск, ни одного обращения в интернет.

На каком железе работает? Нужна дорогая видеокарта?

Не обязательно дорогая. Диапазон — от одной серверной видеокарты до компактных конфигураций под небольшие модели. Подбираем баланс качества, скорости ответа и стоимости под вашу нагрузку.

Какие источники можно подключить?

Документы: PDF, DOCX, таблицы. Также вики и корпоративные порталы, тикеты, базы данных и почта.

Что с правами доступа внутри компании?

Пользователь видит в ответах только те документы, к которым у него есть доступ. Права работают на уровне документа и фрагмента и пересчитываются при изменении доступа. Точную модель прав прорабатываем на пилоте под вашу систему.

гарантии

«Сольем бюджет, а оно не взлетит»

Страх обоснованный: на ИИ-проектах сгорело много денег. Пять правил ниже устроены так, чтобы вы видели результат раньше, чем платите крупно.

Начинаем с пилота

Первый этап — недорогая проверка на ваших данных и оборудовании. Масштабируем только то, что показало результат.

Не решается — скажем до старта

Оцениваем достижимую точность до подписания сметы. Если метод задачу не вытянет, вы узнаете это на бесплатном разборе.

Цена и объем зафиксированы на этап

Никаких «вышло дороже»: этап — это согласованные заранее смета и результат. Платите по факту принятого этапа.

Код и права — ваши

После оплаты этапа исключительные права на код и модели переходят вам. Это пункт оферты.

NDA и данные под контролем

NDA подписываем до обсуждения деталей. Видео и документы обрабатываются на вашем оборудовании, данные не уходят на сторону — требования 152-ФЗ закрыты.

Обсудить недорогой пилот Как это закреплено — в оферте

Другие направления

Обсудить задачу по направлению Прикинуть бюджет Смотреть кейсы

← Все направления