Коротко: что такое RAG
RAG (Retrieval-Augmented Generation, «генерация с поиском») — это подход, при котором нейросеть отвечает не «из головы», а по вашим данным. Сначала система находит в базе знаний компании подходящие фрагменты документов, а затем языковая модель формирует ответ, опираясь только на них, и может показать источник.
Проще говоря, RAG превращает регламенты, инструкции, договоры, прайс-листы и wiki в собеседника: сотрудник или клиент задаёт вопрос обычным языком и за секунды получает точный ответ со ссылкой на документ.
Решение Alt.Point
ИИ-поиск по документам
от 50 000 ₽
- До 200 документов
- 1 источник: папка или Google Drive
- Доступ через бота или веб
- Запуск около 2 недель
RAG-система под ключ
пилот от 40 000 ₽
- Документы, базы данных, CRM, порталы
- Ответы со ссылкой на источник
- Облако или ваши серверы
- Внедрение 1–3 месяца
Не уверены, какой формат нужен? На бесплатной оценке разберём ваши документы и задачи и предложим вариант с фиксированной ценой.
Какую проблему решает RAG
В любой растущей компании знания расползаются по папкам, чатам, CRM и головам опытных сотрудников. Последствия знакомы многим:
- Сотрудники долго ищут информацию и отвлекают коллег одними и теми же вопросами.
- Новички долго выходят на полную нагрузку, потому что регламентов много, а наставников мало.
- Поддержка перегружена типовыми вопросами, ответы на которые уже есть в документах.
- Менеджеры по продажам ошибаются в условиях, ценах и характеристиках.
Обычный ChatGPT-подобный бот здесь не поможет: он не знает контекста компании, не видит внутренних документов, может «галлюцинировать» и не показывает, откуда взял ответ. Поэтому бизнес не может ему доверять. RAG закрывает именно эти слабые места.
Как работает RAG-система
- Подготовка данных. Система загружает ваши источники: документы (PDF, Word), базы данных, корпоративные порталы, Google Drive, CRM.
- Структурирование знаний. Документы разбиваются на смысловые фрагменты и переводятся во внутреннее представление (векторы) для быстрого поиска по смыслу, а не по точному совпадению слов.
- Поиск. На вопрос пользователя система находит самые релевантные фрагменты в базе знаний.
- Ответ. Языковая модель формирует ответ только на основе найденных данных и указывает источник. Если ответа в документах нет, система так и скажет.
Важное преимущество: при изменении документов модель не нужно переобучать. Достаточно обновить базу знаний, и ответы сразу станут актуальными.
Где RAG даёт бизнес-результат
- Корпоративный ассистент для сотрудников: HR-вопросы, внутренние политики, процессы.
- Служба поддержки: ответы на типовые и сложные вопросы клиентов по базе знаний.
- Поиск по документам: работа с большими архивами, техдокументацией и регламентами.
- Обучение персонала: новички получают ответы сами, не отвлекая опытных коллег.
- Поддержка продаж: подсказки менеджерам по продуктам и условиям в реальном времени.
- Юридические материалы: поиск по договорам, нормам и внутренним положениям.
RAG особенно эффективен там, где информации много, она часто меняется, а цена ошибки высока.
RAG, ИИ-ассистент или ИИ-агент: в чём разница
RAG — это не отдельный продукт, а технология, на которой строятся разные решения. Чтобы не переплатить, полезно понимать, какой формат нужен именно вам.
| ИИ-поиск по документам | RAG-система под ключ | ИИ-агент | |
|---|---|---|---|
| Задача | быстрые ответы по вашим файлам | единая база знаний компании | выполнение задач в ваших системах |
| Источники | папка или Google Drive | документы, базы данных, CRM, порталы | CRM, ERP, HelpDesk и другие системы |
| Права доступа | базовые | разграничение по ролям | роли и права на действия |
| Цена в Alt.Point | от 50 000 ₽ | пилот от 40 000 ₽ | пилот от 40 000 ₽ |
| Срок | около 2 недель | пилот — несколько недель, внедрение 1–3 месяца | пилот — несколько недель, внедрение 1–3 месяца |
Если нужно, чтобы ИИ отвечал клиентам на сайте или в мессенджере, посмотрите ИИ-ассистента; если за ответом должно следовать действие в ваших системах, — ИИ-агента. Подробнее о разнице — в статье «ИИ-агент или чат-бот: что выбрать бизнесу».
Сколько стоит и от чего зависит бюджет
Стоимость RAG-системы зависит от объёма данных, количества источников и интеграций, требований безопасности и ожидаемой нагрузки. Ориентиры в Alt.Point:
- ИИ-поиск по документам — от 50 000 ₽: до 200 документов, один источник, доступ через бота в Telegram или MAX либо через веб-страницу, около 2 недель.
- Пилот RAG-системы — от 40 000 ₽ по фиксированной цене и сроку: проверяем подход на ваших данных до большого бюджета.
- Корпоративное внедрение — индивидуальный бюджет, срок от 1 до 3 месяцев.
Отдельно стоит учитывать работу ИИ-модели: она зависит от числа вопросов. Её мы считаем на бесплатной оценке и подбираем вариант под ваш объём.
Безопасность данных
Частый вопрос — не утекут ли внутренние документы. Мы поддерживаем как облачное развёртывание (в том числе в российском облаке), так и установку на серверах заказчика (on-premise). Доступ к знаниям можно разграничить по ролям, а каждый ответ проверить по источнику.
Как внедрить RAG за 4 шага
- Бесплатная оценка. За 1–2 созвона выбираем документы, задачи и пользователей.
- Пилот. Подключаем источники и настраиваем поиск и ответы на 1–2 сценариях.
- Проверка. Тестируем на реальных вопросах сотрудников или клиентов и измеряем результат.
- Масштабирование. Добавляем источники, интеграции и права доступа, уже понимая эффект.
Alt.Point интегрируется с любым сервисом, у которого есть API, а на разработку действует гарантия до 6 месяцев: ошибки, найденные в этот период, исправляем бесплатно. За 10+ лет мы реализовали 80+ проектов.