Разработка и создание RAG-систем. Цена и стоимость.

Устали искать ответы в сотнях файлов?

1

Мгновенные ответы — вместо часов поиска по папкам

RAG-система анализирует все ваши документы и находит нужную информацию за секунды. Больше не нужно открывать десятки файлов, листать страницы или спрашивать коллег — просто задайте вопрос и получите готовый ответ.

2

ИИ понимает контекст вашего бизнеса

Мы настраиваем RAG-систему специально под вашу отрасль и терминологию. ИИ не просто ищет ключевые слова, а понимает смысл вопросов и дает релевантные ответы, основанные именно на ваших данных.

3

Работает с любыми форматами — PDF, Word, Excel, презентации

Неважно, в каком виде хранится информация — RAG-система автоматически обработает документы, таблицы, изображения с текстом и даже аудиофайлы. Всё становится доступным для поиска.

4

Безопасность данных — всё остается у вас, никакой утечки

Ваши данные не уходят на сторонние серверы. Мы настраиваем RAG-систему на вашей инфраструктуре или в защищенном облаке с шифрованием. Полный контроль над тем, кто имеет доступ к информации.

Почему RAG — это лучше, чем обычный LLM?

Ваша компания генерирует большое количество уникальных данных - от регламентов и технической документации до истории общения с клиентами. Обычные большие языковые модели (LLM) не имеют доступа к этой информации, что приводит к нерелевантным ответам.

Решение - разработка Retrieval-Augmented Generation (RAG) систем. Это передовой способ, который объединяет мощь генеративного ИИ с точностью вашей внутренней базы знаний. RAG позволяет ИИ отвечать на вопросы клиентов, используя информацию, подтвержденную вашими документами.

Точные ответы без искажений: ИИ отвечает строго по вашей базе знаний, не выдумывая фактов из интернета.

Всегда актуальная информация: Система сразу использует свежие данные — достаточно загрузить новый документ.

Прозрачные источники: К каждому ответу прилагается ссылка на точный документ и страницу.

Полная безопасность данных: Обработка идет только внутри вашего контура, ничего не уходит на сторонние серверы.

Экономия времени сотрудников: Мгновенные ответы вместо часов поиска по регламентам.

Понимает ваш бизнес-язык: ИИ понимает внутренние термины, аббревиатуры и стандарты компании.

Ваш ИИ, который знает все о вашем бизнесе!

Обычные нейросети выдумывают факты, поиск по регламентам отнимает часы, а публичные ИИ грозят утечками. Мы внедряем Retrieval-Augmented Generation (RAG) в ваш контур — ИИ отвечает на вопросы по вашей базе знаний со ссылками на источники. Данные не покидают периметр. Результат: точные ответы без галлюцинаций, экономия времени и порядок в документах.

Что мы сделаем в рамках разработки RAG-решения?

Наш подход «под ключ» гарантирует, что система будет полностью интегрирована в ваши рабочие процессы

Подготовка данных

Сбор, очистка и структурирование ваших корпоративных документов (PDF, Word, базы данных, Confluence и т.д.).

Создание базы данных

Настройка умного смыслового поиска: система научится понимать суть ваших документов, а не просто искать по ключевым словам. Это позволяет находить нужную информацию за доли секунды, даже если в запросе сотрудника нет точных ключевых слов.

Выбор и интеграция LLM

Подбор и настройка ИИ-модели: мы выбираем оптимальную нейросеть под ваши задачи и настраиваем умный поиск, чтобы бот брал ответы строго из ваших документов, а не из интернета.

Разработка логики генерации

Создание промптов и логики, которая гарантирует, что нейросеть использует только извлеченные релевантные фрагменты текста для формирования ответа.

Интерфейс и интеграция

Разработка удобного пользовательского интерфейса (чат-бот, поиск по документам) и интеграция RAG-системы в существующие корпоративные платформы.

Тестирование

Тщательное тестирование на точность ответов и обучение конечных пользователей работе с новой ИИ-помощником

Как мы внедряем RAG-системы?

Пошаговый план от обсуждения до установки

1

Обследуем ваши данные

Погружаемся в бизнес-процессы вашей компании. Анализируем имеющиеся базы знаний, оцениваем качество и структуру данных.

2

Согласовываем решение

Подбираем оптимальный стек технологий: языковую модель (LLM), векторную базу данных и инструменты обработки. Учитываем ваши требования к безопасности (включая контур 152-ФЗ).

3

Проектируем архитектуру

Готовим техническое задание и проект системы. Решаем, как ИИ будет искать информацию, как будет выглядеть интерфейс (чат, виджет на сайте или в портале) и как он впишется в ваши процессы.

4

Разрабатываем и тестируем

Создаём систему и загружаем в неё ваши документы. Настраиваем ИИ так, чтобы он отвечал строго по вашим материалам. Тестируем на реальных вопросах сотрудников и доводим качество ответов до нужного уровня.

5

Внедряем в ваши рабочие инструменты

Подключаем ИИ-ассистента туда, где сотрудникам удобно с ним работать. Проверяем систему под нагрузкой, настраиваем защиту данных и запускаем в работу.

6

Запускаем

Обучаем ваших сотрудников пользоваться ассистентом — показываем, как решать ежедневные задачи быстрее. Передаём все инструкции и доступы. При необходимости сопровождаем запуск и помогаем подключить к системе новые отделы.

Кейсы

Система анализа звонков

5 файлов → 1 сообщение

Количество источников для сбора консолидированной статистики

Интеграция поиска по системе тендеров BiCo для логистической компании «LHMEX»

~70% → 99%

Охват и выявление релевантных тендеров

180 мин → 15 мин

Время, затрачиваемое менеджерами на ежедневный поиск и обработку тендеров

Смотреть все

Цены на создание RAG-системы

RAG-системы: ИИ-консультант по вашей базе знаний

Точные, цитируемые ответы на основе корпоративных документов и регламентов

Аудит и векторизация ваших данных: инструкции, техническая документация, договоры, FAQ, база знаний, wiki

Построение retrieval-механизма (поиск релевантных фрагментов) и интеграция с выбранной LLM

ИИ отвечает строго на основе предоставленных документов с указанием источника. Никаких галлюцинаций

Интерфейс доступа: чат-бот (Telegram, MAX, веб-виджет), API для встраивания в ваши системы, голосовой интерфейс

Поддержка сложных форматов: PDF, Word, Excel, Confluence, Notion, базы данных

Результат: до 80% обращений к внутренней экспертизе решаются мгновенно, без отвлечения ключевых сотрудников

~ 1-3 месяца

от 390 000 ₽

#Энтерпрайз / enterprise

#Индивидуальная разработка

Сопутствующие решения

Разработка корпоративного ИИ-ассистента

Разработка ИИ-ассистентов для решения бизнес-задач.

Разработка голосового помощника

Разработка интеллектуальных голосовых помощников.

Разработка ИИ извлечение данных из сканов

Автоматизируйте перевод скан‑документов в структурированные данные с помощью OCR и LLM — быстрее, точнее, с интеграцией в ваши процессы.

Развертывание ИИ-моделей в закрытом и открытом контуре

Развернем ИИ-модели под ваши задачи в облаке, закрытом или гибридном контуре без рисков утечки данных. Проведем обследование инфраструктуры, подберем архитектуру, настроим агентов, АПИ (API) и полный стек для быстрого запуска.

Частые вопросы

Что такое RAG и зачем он нужен бизнесу?

RAG (Retrieval-Augmented Generation) — это технология, позволяющая ИИ-ассистенту отвечать на вопросы, используя только вашу базу знаний. Это исключает галлюцинации нейросети и гарантирует точность ответов по вашим документам, инструкциям или БД.

Чем RAG отличается от обычного поиска по сайту?

Обычный поиск выдаёт список ссылок, а RAG-ассистент формулирует готовый ответ на естественном языке, ссылаясь на конкретный источник из вашей базы. Пользователь получает ответ сразу, а не перебирает документы.

Какие данные можно подключить?

Почти любые: PDF, Word, Excel, тексты, базы данных, wiki-системы, статьи техподдержки. Главное — чтобы данные были структурированы.

Безопасно ли это? Не утекут ли мои коммерческие данные?

Да, полностью безопасно. Мы разворачиваем RAG-систему на вашем сервере (on-premise) или в изолированном контуре. Данные не покидают Россию, что соответствует 152-ФЗ.

Нужно ли специально обучать сотрудников работе с RAG?

Нет. Всё работает на естественном языке. Сотрудник или клиент просто задаёт вопрос, как человеку, и получает чёткий ответ с цитатой источника.

Наш блог