Оптимизация

Настройка RAG-системы для бизнеса

Подключаем ваши данные, чистим базу знаний, настраиваем retrieval, промпты, права доступа и интерфейс, чтобы команда быстро находила точные ответы.

настройка RAG системыRAG система для бизнесаAI поиск по документамкорпоративная база знаний AIчат бот по документам

результат

Что получает бизнес

Корпоративный AI-поиск по документам, CRM, таблицам, Notion, сайту и регламентам с ответами по источникам, а не фантазиями модели.

Обсудить задачу

Ответы по внутренним данным со ссылками на источник

Меньше повторных вопросов к руководителям и поддержке

Единая база знаний вместо разрозненных файлов и чатов

Контроль доступа к данным и понятная логика обновления базы

Как запускаем

01

Аудитируем источники: документы, CRM, Notion, таблицы, сайт, переписки

02

Готовим данные: чистка, структура, чанкинг, метаданные, права доступа

03

Настраиваем поиск, reranking, промпты, ответы и ссылки на источники

04

Тестируем качество на реальных вопросах команды и донастраиваем сценарии

Где особенно полезно

Поддержка клиентов отвечает по регламентам и базе знаний

Отдел продаж быстро находит кейсы, условия, цены и аргументы

Новые сотрудники учатся по внутренним документам без постоянных вопросов

FAQ

Частые вопросы

RAG лучше обычного чат-бота?

Для бизнес-данных — да. Обычный чат-бот отвечает из общих знаний модели, а RAG ищет ответ в вашей базе и показывает источник.

Какие данные можно подключить?

Документы, PDF, Google Docs, Notion, CRM, таблицы, сайт, базы знаний, регламенты и часть переписок, если есть доступ и понятная структура.

Можно ли ограничить доступ к разделам базы?

Да. На этапе архитектуры закладываем роли, источники, уровни доступа и правила, какие данные может видеть конкретная команда.

AIFLEXКАСТОМНАЯ РАЗРАБОТКА
И АВТОМАТИЗАЦИЯ
Обсудить задачу
Корпоративные базы знаний и RAG

ПОДРОБНО ОБ УСЛУГЕ

Настройка RAG-системы для бизнеса

Подключаем ваши данные, чистим базу знаний, настраиваем retrieval, промпты, права доступа и интерфейс, чтобы команда быстро находила точные ответы.

Остров корпоративных знаний с башней данных и сетью документов
01RAG-поиск

РЕЗУЛЬТАТ

Что получает бизнес

Корпоративный AI-поиск по документам, CRM, таблицам, Notion, сайту и регламентам с ответами по источникам, а не фантазиями модели.

  1. 01

    Ответы по внутренним данным со ссылками на источник

  2. 02

    Меньше повторных вопросов к руководителям и поддержке

  3. 03

    Единая база знаний вместо разрозненных файлов и чатов

  4. 04

    Контроль доступа к данным и понятная логика обновления базы

ПРОЦЕСС

Как запускаем

  1. 01

    Аудитируем источники: документы, CRM, Notion, таблицы, сайт, переписки

  2. 02

    Готовим данные: чистка, структура, чанкинг, метаданные, права доступа

  3. 03

    Настраиваем поиск, reranking, промпты, ответы и ссылки на источники

  4. 04

    Тестируем качество на реальных вопросах команды и донастраиваем сценарии

СЦЕНАРИИ

Где особенно полезно

01

Поддержка клиентов отвечает по регламентам и базе знаний

02

Отдел продаж быстро находит кейсы, условия, цены и аргументы

03

Новые сотрудники учатся по внутренним документам без постоянных вопросов

FAQ

Частые вопросы

RAG лучше обычного чат-бота?+

Для бизнес-данных — да. Обычный чат-бот отвечает из общих знаний модели, а RAG ищет ответ в вашей базе и показывает источник.

Какие данные можно подключить?+

Документы, PDF, Google Docs, Notion, CRM, таблицы, сайт, базы знаний, регламенты и часть переписок, если есть доступ и понятная структура.

Можно ли ограничить доступ к разделам базы?+

Да. На этапе архитектуры закладываем роли, источники, уровни доступа и правила, какие данные может видеть конкретная команда.

СЛЕДУЮЩИЙ ШАГ

Обсудим задачу без лишней теории

Коротко опишите контекст и ограничения — предложим первый рабочий вариант решения.

Обсудить задачу