На каких данных обучен ассистент?

Ассистент не переобучается на ваших данных целиком — он использует RAG, то есть ищет релевантные фрагменты вашей базы знаний в момент вопроса. Дообучение (fine-tuning) — отдельная опция, обсуждается на аудите, если нужна.

Сколько стоит и сколько занимает внедрение?

От 6 недель в облачном формате; on-premise развёртывание увеличивает срок — обсуждается на аудите.

ИИ-ассистент для сотрудников на базе RAG

Услуга · 11

11 · ИИ-ассистент для сотрудников на базе RAG

ИИ-ассистент для сотрудников на базе RAG отвечает на вопросы по внутренней базе знаний компании со ссылками на конкретный источник, а не «из общих знаний» модели — риск галлюцинаций подавляется через guardrails-механизмы. Реальный проект в финтехе: RAG-ассистент для операторов, срок — 6 недель. Для задач с требованиями к хранению данных делаем on-premise развёртывание — например, ассистент для юридического департамента с доступом к 40 000 документов, ответ за 3 секунды, точность ссылок на источник 96% (подробнее — /services/ai-business-implementation).

Для кого

Компаниям, где операторы или сотрудники тратят время на поиск ответа во внутренней документации вручную
Бизнесу с требованиями к точности и проверяемости ответов — там, где «ассистент придумал» недопустимо

Сотрудники теряют время на поиск ответов в документации?

Обсудить RAG-ассистента

Что входит в RAG-ассистента

Подключение ассистента к вашей внутренней базе знаний
RAG на векторной базе данных (Qdrant или pgvector)
Ответы со ссылкой на конкретный документ-источник
Guardrails против галлюцинаций модели на пограничных и провокационных вопросах
On-premise развёртывание, если данные не могут покидать инфраструктуру клиента

Форматы и стоимость

Облачный RAG-ассистентOn-premise развёртывание

RAG-ассистент для сотрудниковЗапроситьот 6 недель

On-premise развёртывание увеличивает срок и стоимость — обсуждается отдельно на аудите.

Собрать диапазон в калькуляторе

Как мы работаем: этапы и сроки

Аудит базы знаний

смотрим, в каком виде хранятся внутренние документы и что нужно сделать, чтобы ассистент мог находить в них точные ответы.

Настройка RAG

подключаем векторную базу данных (Qdrant или pgvector), чтобы ассистент искал релевантные фрагменты документов перед формированием ответа, а не отвечал из общих знаний модели.

Guardrails и тестирование

отдельно проверяем поведение на пограничных и провокационных вопросах, настраиваем чёткую эскалацию там, где уверенности в ответе недостаточно.

Примеры проектов

RAG-ассистентФинтех-компания (NDA)Интеграция AI и LLM в цифровые продукты RAG-ассистент, on-premiseЮридический департамент (NDA)96%точность ссылок на источник

Частые вопросы

Ассистент ищет релевантные фрагменты в вашей реальной базе знаний через RAG и отвечает со ссылкой на конкретный документ-источник, а не формулирует ответ из общих знаний модели. Дополнительно настраиваются guardrails на пограничных и провокационных вопросах.