Russia 
Netherland 
Vietnam 
LLM-ассистенты и семантический поиск для бизнеса
Создаём AI-помощника на базе retrieval-augmented generation. От прототипа за 3 недели до полноценного production с отслеживанием качества.
Что получает ваш бизнес
LLM-ассистенты дают бизнесу измеримые результаты с первых недель внедрения.
Точность ответов до 89% — находит нужную информацию в базах знаний и ссылается на первоисточники.
Скорость × 10 — команда получает нужные данные за 2–4 минуты вместо 20–30. Экономия времени на работу с внутренними платформами и почтой.
Снижение нагрузки на поддержку на 40–65% — самостоятельно обрабатывает типовые запросы, освобождая специалистов для сложных задач.
Экономия на инференсе до 70% — оптимизируем стоимость через кэширование и роутинг.
Решение проблемы фрагментации информации
Когда материалы разбросаны между разными платформами — Confluence, SharePoint, CRM, почтой и файловыми серверами — специалисты тратят до 30% времени на поиск нужного. AI-помощник объединяет всё в единую точку доступа. Начинаем с аудита: оцениваем объём данных, определяем quick wins и строим план развития с измеримыми метриками.Быстрые эффекты: результаты с первого дня внедрения
Система начинает приносить пользу сразу после запуска, без длительного обучения или настройки. Сотрудники получают мгновенные ответы на вопросы, а нагрузка на службу поддержки снижается уже в первую неделю. Окупаемость инвестиций становится видна через 1–2 месяца работы.
Что вы получите по итогам
Передаём готовое решение: вы понимаете каждый компонент, видите метрики и можете самостоятельно расширять на другие отделы.
1. Рабочий прототип (PoC)
Функциональная версия на 500–2000 ваших файлах. Демонстрирует поиск, генерацию ответов и интерфейс. Включает A/B-тестирование.
2. Архитектура и документация
Детальная схема всех компонентов: от загрузки данных до генерации с контролем безопасности. Диаграммы и код для развёртывания.
3. Панель метрик
Готовые evaluations с наборами тестовых вопросов-ответов. Дашборды показывают полноту поиска (Recall@k), ранжирование (MRR, NDCG) и среднюю точность (MAP).
4. Защитные механизмы
Фильтры персональных данных, защита от взломов и утечек, модерация. Разграничение прав доступа. Логи для аудита (GDPR/152-ФЗ).
5. План оптимизации затрат
Стратегия снижения стоимости: кэширование повторных запросов, маршрутизация простых вопросов на лёгкие модели, сжатие. Прогноз TCO.
6. Дорожная карта развития
План добавления новых платформ, языков, регионов. Мониторинг и алерты. Инструкции для вашей команды.
Технологический конвейер
Архитектура retrieval-augmented generation объединяет несколько уровней в единый процесс: от загрузки данных до генерации с контролем безопасности. Enterprise-платформа создаётся модульно — начинаете с базового функционала, затем расширяете.
Ключевые параметры: точность, скорость обработки и стоимость эксплуатации.
“LLM-ассистенты позволяют сотрудникам получать точные ответы из корпоративной базы знаний за секунды вместо поиска среди тысяч документов. Семантический поиск с языковыми моделями не просто находит данные, а синтезирует инсайты, превращая информацию в интеллектуального советника для бизнес-решений.”
Ведущий консультант TermDoc
От исходных данных до готового ответа
- Подключение → Confluence, SharePoint, Google Drive, файловые серверы, email, CRM в форматах PDF,
DOCX, PPTX, HTML, Markdown. - Извлечение → Парсинг, извлечение текста и метаданных, очистка,
удаление дубликатов. - Разбиение на фрагменты → Делим на смысловые блоки (256–512 токенов) с
перекрытием 10–20% для сохранения контекста. - Векторизация → Преобразование через
embedding-модели. Похожие фрагменты оказываются рядом в многомерном пространстве. - Векторное хранилище → Специализированная база с индексами для быстрого поиска. Варианты: FAISS, Milvus, pgvector,
Pinecone, Weaviate. - Поиск → Находит наиболее релевантные фрагменты. Гибридный подход
комбинирует семантику и ключевые слова (BM25) для лучших результатов. - Переранжирование → Уточняет порядок с учётом полного контекста. Фильтрует по правам доступа.
- Генерация → LLM
синтезирует финальный ответ на основе вопроса и найденных фрагментов. Поддерживает диалоги с историей. - Контроль безопасности → Проверяет на утечки персональных данных, попытки взлома, токсичный контент.
Логирует всё. - Мониторинг → Отслеживает скорость, стоимость запроса, точность, обратную связь. Оповещает об
аномалиях.
Выбор технологий
Выбор векторной базы данных влияет на производительность, масштабируемость и расходы. Учитываем: тип хранения (in-memory vs persistent), гарантии доступности, лицензирование, возможность размещения на своих серверах. Для прототипа подходят FAISS или pgvector. Для enterprise в продакшене рекомендуем Milvus, Qdrant, Weaviate — они поддерживают распределённое хранение и мониторинг.| Решение | Хранение | SLA | Стоимость | Deployment |
|---|---|---|---|---|
| FAISS | В памяти | — | Бесплатно | Своя инфра |
| Milvus | На диске | 99.9% | Open-source | Любой |
| pgvector | PostgreSQL | По PG | Бесплатно | Своя инфра |
| Pinecone | Облако | 99.9% | От $70/мес | Cloud |
| Weaviate | На диске | 99.5% | Open-source | Любой |
| Qdrant | На диске | 99.9% | Open-source | Любой |
Дополнительно: vLLM и TGI для запуска моделей, кэширование промптов, маршрутизация по сложности. Варианты размещения: собственные серверы, приватное облако, гибрид.
Как мы работаем
Используем проверенную методологию: от быстрого прототипа к production с измерениями на каждом шаге. Начинаем с погружения в вашу инфраструктуру. Затем запускаем итерации: делаем → измеряем → улучшаем. Весь процесс занимает от 5ти дней.
Пять этапов: от Discovery до Production
Этап 1: Погружение
Этап 2: Подготовка
Этап 3: Прототип на ваших материалах
Этап 4: Запуск в production
Этап 5: Постоянное улучшение (ретейнер)
Разработка чат-бота
Создание полноценного LLM-ассистента с продуманным интерфейсом и механизмами обучения. Проектируем под конкретные сценарии: быстрое нахождение регламентов, исследовательский диалог для аналитиков, пошаговые инструкции для новичков.
- Ключевые возможности
- Интерфейс для бизнеса: фильтры по датам, предпросмотр материалов, история диалогов
- Подключение к Slack, MS Teams, виджет для корпоративного портала
- Память диалогов с сохранением контекста между сообщениями
- Персонализация: каждый видит только доступные ему файлы (RBAC)
- Сбор обратной связи (лайки/дизлайки) для улучшения качества
Качество и безопасность
В enterprise-среде платформа работает с конфиденциальными данными — ошибка может привести к финансовым потерям или нарушению законодательства. Контроль встроен с первого дня.
Создаём многоуровневую защиту: evaluations для отслеживания качества, guardrails для предотвращения утечек, логи для соответствия GDPR/152-ФЗ.
Как мы контролируем качество
Постоянные измерения
- Тестовые наборы вопросов-ответов (100–500 кейсов)
- Метрики поиска: Recall@k, MRR, NDCG, MAP — еженедельная проверка
- Метрики генерации: релевантность, достоверность, галлюцинации (<5%) — ежедневно
- Автоматизированная оценка через GPT-4 или Claude
- Обратная связь пользователей и A/B-тесты
Механизмы защиты
- Фильтры персональных данных (автоматическое маскирование)
- Защита от попыток обхода ограничений
- Разграничение доступа: каждый видит только разрешённое
- Модерация и ограничение частоты запросов
Соответствие регуляторным требованиям
- Логирование всех запросов с политикой хранения
- Аудит действий для расследования инцидентов
- Готовое соответствие GDPR/152-ФЗ
- Размещение на собственных серверах для критичной информации
Предлагаем гибкие форматы сотрудничества — от быстрого прототипа до полного production под ключ. У каждого пакета фиксированный scope, сроки и deliverables.
Начинаем с оценки зрелости ваших данных. Если материалы хорошо структурированы, сразу делаем прототип. После запуска рекомендуем ретейнер для постоянной оптимизации.
Кейсы клиентов
Эффективность измеряется конкретными показателями: насколько снизилась нагрузка на поддержку, как изменилось время поиска информации, какой ROI за первые месяцы.
Измеримые бизнес-эффекты
Финтех (поддержка клиентов)
Помощник на базе 3000 файлов (FAQ, инструкции, регламенты ЦБ) с подключением CRM для персонализации.
Результаты: снижение обращений на 42%, сокращение времени обработки с 18 до 4 минут, deflection rate 67%, окупаемость за 5 месяцев.
Производственный холдинг
Ассистент с подключением SharePoint, Confluence, технической документации.
Результаты: работа с 15 000+ документов, время поиска сократилось с 23 до 2 минут, точность (Recall@5) 89%.
E-commerce
Поиск по каталогу 200 000+ товаров с гибридным методом (семантика + ключевые слова).
Результаты: конверсия выросла на 31%, стоимость обработки запроса снизилась на 78% против операторов.
Частые вопросы
Что такое RAG и чем он лучше обычного чата?
Retrieval-Augmented Generation добавляет в ответы актуальную информацию из ваших баз, что повышает точность и снижает галлюцинации. Платформа ссылается на конкретные материалы компании.
Когда что выгоднее: RAG или fine-tuning?
Retrieval-подход лучше для часто меняющейся информации и больших объёмов знаний. Fine-tuning — для адаптации стиля общения, специфической терминологии. Часто используем комбинацию.
С какими платформами работает?
Confluence, SharePoint, Google Drive, файловые хранилища, почтовые архивы, БД, CRM, wiki в форматах PDF, DOCX, PPTX, HTML, Markdown, TXT через официальные API.
Сколько материалов нужно для старта?
Минимум 500–1000 файлов для прототипа. Важнее структурированность, актуальность, отсутствие дубликатов. На этапе погружения оцениваем готовность данных.
Где размещать: на своих серверах или в облаке?
Своя инфраструктура — для конфиденциальных данных и полного контроля. Облако — для быстрого старта и автоматического масштабирования. Гибрид — поиск локально, модели в облаке через VPN.
Какие модели и векторные БД используете?
Языковые модели: GPT-4, Claude, Llama 2/3, Mistral, Gemini, YandexGPT, GigaChat. Векторные базы: FAISS, Milvus, pgvector, Pinecone, Weaviate, Qdrant. Выбираем под ваши требования.
Готовы начать?
Начнём с бесплатной Discovery-сессии: изучим ваши базы знаний, определим быстрые победы для пилота, рассчитаем прогнозный ROI. Прототип с измерениями качества запустим за 3–4 недели — вы увидите всё на реальных материалах перед масштабированием.Этапы сотрудничества
Свяжитесь с нами
Позвоните или напишите нам, и мы ответим как можно скорее.
