Разработка RAG-систем под ключ

Мы в Alt-Point разрабатываем RAG-системы (Retrieval-Augmented Generation), которые объединяют большие языковые модели и внутренние знания компании: документы, базы данных, wiki, CRM, порталы и службы поддержки

Посмотреть демо-версию

Заказать

Это означает:

Ответы на основе ваших документов и регламентов

Актуальную информацию без переобучения модели

Меньше «галлюцинаций» и ошибок

Возможность показать источник ответа

Безопасную работу с внутренними данными

Что такое RAG-система простыми словами

Обычная нейросеть отвечает «из головы» — на основе общего обучения. RAG-система сначала находит релевантные документы в вашей базе знаний и только потом формирует ответ, опираясь на них

Почему обычные AI-решения не работают в бизнесе

Большинство нейросетей не знают контекста компании и не могут опираться на внутренние данные, из-за чего бизнес не может доверять их ответам

01

Ответы без контекста компании

Нейросети не учитывают внутренние документы, регламенты и процессы

02

Отсутствие доступа к данным

Модель не работает с корпоративными базами знаний и внутренними системами

03

Неточности в ответах

Ответы могут быть неполными или содержать искажения

04

Отсутствие источников

Невозможно проверить, на каких данных основан ответ

Специальные условия для новых проектов

Для первых 3 заявок в этом месяце мы предлагаем дополнительные опции без увеличения бюджета проекта

Бесплатная настройка визуального стиля RAG-системы под бренд компании

Один месяц сопровождения и поддержки после запуска в подарок

Где RAG даёт бизнес-результат

RAG-системы особенно эффективны в компаниях с большим объёмом информации и сложными процессами

Корпоративные ассистенты

Поддержка сотрудников при работе с внутренними знаниями и процессами

Служба поддержки

Автоматизация ответов на типовые и сложные вопросы

Поиск по документам

Работа с большими архивами и базами знаний

Обучение персонала

Передача знаний новым и действующим сотрудникам

Поддержка продаж

Помощь консультантам и менеджерам в реальном времени

Юридические материалы

Анализ договоров, норм и внутренних положений

Как это работает на практике?

Мы внедряем архитектуру, которая превращает корпоративные данные в удобный инструмент получения точных ответов и знаний

01

Подготовка данных

Система загружает и обрабатывает ваши источники: документы, базы данных и корпоративные порталы

02

Структурирование знаний

Документы разбиваются на смысловые фрагменты и преобразуются во внутренние представления для быстрого поиска

03

Поиск релевантной информации

По запросу пользователя система находит наиболее подходящие фрагменты в базе знаний

04

Формирование ответа

Языковая модель формирует ответ на основе найденных данных
и, при необходимости, указывает источники

Как RAG используют в компаниях

RAG-подход универсален и адаптируется под разные бизнес-сценарии. Одна и та же архитектура может использоваться как для внутренних задач сотрудников, так и для внешних пользовательских сервисов — поддержки, консультаций и аналитики

1.

Внутренние процессы и сотрудники

RAG-системы используются как корпоративные ассистенты для сотрудников. Они помогают быстро находить информацию по HR-вопросам, внутренним политикам, регламентам, технической документации и процессам компании

2.

Клиенты, партнёры и аналитика

RAG применяется в службах поддержки, консультационных сервисах и аналитических инструментах. Система отвечает на вопросы клиентов, помогает менеджерам по продажам, а также извлекает данные из договоров и документов

Сколько это стоит и как быстро окупится?

Стоимость и сроки внедрения RAG-системы зависят от масштаба задачи и требований к интеграциям и безопасности. Мы подбираем формат решения под реальные потребности бизнеса и считаем экономический эффект до старта проекта

Посмотреть демо-версию

Сроки внедрения

Пилотные проекты запускаются за несколько недель. Корпоративные внедрения занимают от 1 до 3 месяцев

Быстрая окупаемость

RAG-система снижает время поиска информации, уменьшает нагрузку на поддержке и начинает приносить эффект сразу после запуска

Индивидуальный бюджет проекта

Стоимость зависит от объёма данных, количества интеграций, требований безопасности и предполагаемой нагрузки

Почему наше решение —
эффективнее других?

Мы разрабатываем RAG-системы как полноценные бизнес-инструменты. Это не универсальный шаблон и не «подключённая нейросеть», а решение, спроектированное под данные, процессы и требования конкретной компании