Разработка RAG-системы и ИИ-консультанта

Внедряем корпоративного AI-консультанта для поддержки, продаж и внутренних команд: RAG или гибридный поиск с ИИ, подключение LLM, интеграция с CRM и порталами.

Готовим инфраструктуру под задачу: on-premise внутри компании или арендные мощности (RU/EU/US). Работаем как с зарубежными моделями, так и с российскими LLM.

Что входит в услугу

Решение под ключ: от архитектуры поиска и базы знаний до продакшн-запуска и KPI.
  • — Проектирование RAG и гибридного поиска: векторный + keyword/SQL контур
  • — Подготовка и индексация корпоративных данных: документы, Wiki, CRM, регламенты
  • — Подключение LLM: зарубежные и российские модели под требования безопасности и бюджета
  • — Развертывание на вашем сервере или в арендной инфраструктуре (облако/VPS/DC)
  • — Настройка ролей доступа, логирования, контроля качества и fallback-сценариев
  • — Интеграция с порталом, CRM, helpdesk, чатами и внутренними сервисами
RAG и гибридный поиск
Точные ответы по вашей базе знаний, а не «фантазии» модели.
Сервер под задачу
On-premise или аренда мощностей в РФ и за рубежом.
Гибкий выбор LLM
Подключаем зарубежные и российские модели в едином контуре.
Безопасность данных
Разграничение доступа, аудит запросов и политики хранения.
Интеграции с бизнес-системами
CRM, портал, база тикетов, почта и документы.
Стабильный production
Мониторинг, метрики качества ответов и SLA-поддержка.
Измеримый результат
Сокращение нагрузки на поддержку и времени на поиск информации.
Обучение команды
Онбординг пользователей и практики работы с AI-консультантом.
3-6 недЗапуск пилота
-35%Нагрузка на 1-ю линию
<3 секСредний ответ ассистента
24/7Доступность консультанта

Этапы внедрения AI-консультанта

Фиксируем бизнес-цели, поднимаем инфраструктуру, настраиваем RAG-слой и запускаем в реальную работу.

1

Аудит данных и сценариев

Определяем, какие вопросы должен решать консультант и какие источники нужны для точных ответов.
2

Архитектура поиска и LLM-слой

Проектируем RAG/гибридный поиск, выбираем модели и формируем контур безопасности.
3

Подготовка сервера и деплой

Разворачиваем решение внутри компании или в арендной инфраструктуре, настраиваем CI/CD и мониторинг.
4

Интеграции с бизнес-системами

Подключаем CRM, портал, чат-платформы и документацию, настраиваем права доступа.
5

Тестирование качества ответов

Проверяем точность, полноту и стабильность по контрольному набору запросов.
6

Запуск и оптимизация

Вводим решение в эксплуатацию, обучаем пользователей и донастраиваем на основе реальных метрик.

Связанные проекты с ИИ и корпоративными данными

Примеры AI-сервисов, интеграций и интерфейсов. Конкретная RAG-архитектура каждого нового проекта проектируется под его источники и права доступа.

Расчет стоимости RAG-консультанта

Оцените бюджет и сроки внедрения AI-консультанта с корпоративной базой знаний.

Итого

Описание:Внутренний RAG-консультант для сотрудников, Support-first: разгрузка 1-й линии

Тип RAG-решения

Основной бизнес-сценарий

Контур размещения

Инфраструктура и стек деплоя

Интеграции и дополнительные работы

Итого

Описание:Внутренний RAG-консультант для сотрудников, Support-first: разгрузка 1-й линии
Команда проекта

Кто разрабатывает RAG-систему

Архитектуру поиска, подготовку данных и интеграции ведёт компактная команда без лишних ролей.

В проект можно собрать ровно ту команду, которая нужна под ваш контур.

Частые вопросы о RAG-системах

RAG не переобучает языковую модель на каждом документе. Перед ответом система находит подходящие фрагменты в базе знаний и передаёт их модели как контекст, поэтому информацию проще обновлять и проверять по источникам.
Документы, Wiki, базы данных, CRM, helpdesk, облачные диски и внутренние порталы. Для каждого источника настраиваем извлечение, обновление, метаданные и права доступа.
Да. Добавляем OCR, проверку качества распознавания и обработку таблиц, если это требуется. На пилоте отдельно тестируем сложные сканы и документы с нестандартной структурой.
Пользователь получает только те фрагменты, к которым у него есть доступ в исходной системе или в правилах RAG-контура. Действия и использованные источники можно журналировать для аудита.
По расписанию, событию или почти в реальном времени — в зависимости от источника. Изменённые документы переиндексируются без полного переобучения языковой модели.
Пилотный внутренний консультант обычно начинается от 350 000 рублей. На стоимость влияют число источников, качество документов, права доступа, выбранная LLM, инфраструктура и интеграции.
Собираем контрольный набор вопросов, измеряем полноту поиска и корректность ответа, показываем источники и настраиваем отказ от ответа при недостатке данных. Качество регулярно проверяется после обновления базы.
Да. Разворачиваем поиск, хранилище и LLM on-premise либо строим гибридный контур, где чувствительные данные остаются внутри компании.

Оставьте свои контакты — мы перезвоним, разберёмся в задаче и предложим оптимальный путь. За плечами более 350 проектов, каждый из которых мы запускали с индивидуального подхода. Гарантируем экспертную консультацию в рабочее время.