RAG-
модели
=> compute());
поиск по документам
и корпоративным базам знаний
else rollback();
RAG-модель (Retrieval-Augmented Generation) – это технология, позволяющая ИИ работать с вашими внутренними данными: искать нужную информацию в документах компании и давать ответы, основанные исключительно на них.
сокращение нагрузки
на службу поддержки
сокращение времени
поиска информации
RAG-модель
обрабатывает одновременно
Что такое RAG простыми словами
RAG-модель – это ИИ,
которая работает по схеме:
- 01. search
Выполняет поиск по информационной базе компании
- 02. selection
Находит самые точные и подходящие данные для конкретного запроса
- 03.answer
Отвечает на основе внутренних материалов компании, а не данных из интернета
RAG-модель делает ответы точными и обоснованными: система работает только с данными компании и не уходит во внешние источники.
Как выглядит RAG-ассистент
RAG-ассистент по корпоративной базе знаний
Когда стоит использовать RAG-модель
Применение RAG-моделей
Поиск по корпоративной базе знаний
ответ за 3 секунды, вместо 30 минут
Чат-боты поддержки
Автоматическая сверка документов
Помощь в принятии решений
Анализ и извлечение данных
Средний срок внедрения
MVP (Minimum Viable Product)
Стандартное внедрение
Enterprise-решение
Рассчитать стоимость внедрения RAG-модели
Почему стоит внедритьRAG-модель для бизнеса
Актуальность данных
использует достоверную информациюбез «галлюцинаций»
Точность
ответы основанына конкретных документах
Контролируемость
можно ограничитьисточники информации
Безопасность
данные остаются внутриинфраструктуры компании
Экономический эффект от внедрения
Снижение
операционных затрат
Рост производительности сотрудников
- Сокращение времени поиска информации в 3-5 раз
- Ускорение выполнения задач
и принятия решений
Повышение качества обслуживания клиентов
- Точные ответы и снижение ошибок «человеческого фактора»
- Рост удовлетворенности клиентов
Снижение стоимости масштабирования
- Обработка тысячи запросов одновременно
- Рост запросов не требует увеличения штата
Ускорение онбординга новых сотрудников
и наставничество
Почему RAG-модели
стоит внедрять с нами
года в разработке
цифровых продуктов
реализованных
проектов
рейтингов Рунета
по разработке
команда разработки
ML и дизайна
Собственная ML-экспертиза
Не перепродаём чужие коробки – проектируем и обучаем модели под вашу предметную область.
Полный цикл под ключ
От пилота и проектирования до интеграции, обучения базы и сопровождения после запуска.
Безопасность в базе
Разворачиваем в вашем контуре, работаем по NDA, учитываем требования ИБ и регуляторов.
In-house команда
Разработка, ML, дизайн и аналитика – в одной команде, без подрядных цепочек.
Быстрый старт
Первые результаты на пилоте – за 3 недели, без долгого «обследования» на старте.
Измеримый эффект
Считаем метрики качества ответов и экономию времени команды, а не «ощущения».
Основные компоненты RAG-модели
- LLMязыковая модель, отвечающая за генерацию текста
- Embedding модельпреобразует текст в векторы
- Векторная БДхранит и ищет embeddings
- Retriever (поисковый модуль)извлекает релевантную информацию
- Orchestrator (логика системы)управляет процессом поиска и генерации
Популярные вопросы
Обычно RAG-система работает с PDF, Word, Excel, текстовыми файлами, HTML-страницами, Markdown, а также с данными из CRM, баз знаний (Confluence, Notion, SharePoint) через API.
с чего начать внедрение? AI-спринт
Анализ процессов
Разработка решения
Тестирование и правки
Демо и масштабирование
Запишитесь
на AI-спринт
Оставьте заявку —
мы свяжемся в течение рабочего дня, обсудим ваши задачи и предложим формат AI-спринта
до рабочего прототипа на ваших данных
рисков за счет теста до внедрения
на рынке заказной разработки
