RAG knowledge assistants

RAG-системы и ассистенты по базе знаний

Создаём ассистентов, которые находят сведения в корпоративных документах, формируют ответы со ссылками на источники и учитывают права доступа пользователей.

Участвуем во всех этапах: от анализа задачи и проектирования до разработки, тестирования, запуска и поддержки.

Подход

Как подходим к задаче

Исследуем состав и качество документов, проектируем загрузку и поиск, выбираем стратегию разбиения и ранжирования, создаём интерфейс ответов, добавляем цитирование и проверяем систему на контрольных вопросах.

Возможности

Что можем включить в проект

  • Загрузка, очистка и обновление источников
  • Индексирование, семантический поиск и reranking
  • Ответы со ссылками на найденные фрагменты
  • Фильтрация по ролям, подразделениям и источникам
  • Набор тестов, обратная связь и мониторинг качества

Типовые задачи

С чем можно обратиться

Состав работ и технический подход определяем после знакомства с задачей, материалами и ограничениями.

Поиск и ответы по корпоративным документам

Ассистенты для поддержки и внутренних служб

Единый доступ к разрозненным базам знаний

Встраивание RAG-поиска в порталы и приложения

Результат этапа

Что получает проект

01

Подготовленный и управляемый корпус знаний

02

Рабочий ассистент с цитированием источников

03

Метрики точности поиска и регламент обновления данных

Полный цикл

Участвуем в проекте от первой задачи до развития продукта

Подключаем нужных специалистов на каждом этапе и сохраняем технический контекст между исследованием, дизайном, разработкой и эксплуатацией.

  1. 01

    Аналитика

    Разбираем цели, пользователей, процессы, данные и ограничения.

  2. 02

    Проектирование

    Формируем сценарии, прототип, архитектуру и план работ.

  3. 03

    Дизайн

    Создаём понятный интерфейс и визуальную систему продукта.

  4. 04

    Разработка

    Реализуем клиентскую, серверную и интеграционную части.

  5. 05

    Запуск

    Тестируем, исправляем, оптимизируем и готовим рабочую версию.

  6. 06

    Поддержка

    Сопровождаем, обновляем и развиваем продукт после запуска.

Смежные направления

AI и автоматизация

AI-ассистенты, чат-боты, поиск по базе знаний, обработка документов и интеллектуальные функции внутри сайтов и приложений.

Подробнее о направлении

Интеграция AI

Встраиваем AI-функции в сайты, приложения, CRM и внутренние процессы: от выбора сценария до интеграции, контроля качества и сопровождения.

Подробнее о направлении

AI для документов

Автоматизируем приём, распознавание, классификацию, извлечение и проверку данных из документов с очередью исключений для сотрудников.

Подробнее о направлении

Портфолио

Проекты направления

Все проекты
Визуальная концепция корпоративного ассистента Team Knowledge AI Проект Byte.Team

AI / R&D

Team Knowledge AI — корпоративный ассистент

AI-ассистент для поиска ответов по внутренней базе знаний с источниками, правами доступа и обратной связью пользователей.

Тип
RAG-ассистент по базе знаний
Участие
Аналитика сценариев, UX/UI, Архитектура
Платформа
Web
Визуальная концепция AI-платформы DocMind Проект Byte.Team

AI / R&D

DocMind — AI-разбор документов

Защищённый AI-сервис для извлечения, проверки и маршрутизации данных из договоров, счетов, актов и других бизнес-документов.

Тип
Система интеллектуальной обработки документов
Участие
Аналитика сценариев, UX/UI, Архитектура
Платформа
Web
Презентационная визуализация проекта «Корпоративный портал команды» Концепт проекта

Сайт / веб-сервис

Корпоративный портал команды

Единый внутренний портал для сотрудников: задачи, база знаний, новости, документы и сервисы компании.

Тип
Внутренний корпоративный портал
Участие
Концепция полного цикла
Платформа
Web, Mobile Web

Вопросы и ответы

Частые вопросы о направлении

Какие документы можно подключить к базе знаний?

Форматы и источники зависят от проекта: это могут быть файлы, страницы портала, справочники и записи систем при наличии разрешённого доступа.

Как снизить риск выдуманных ответов?

Ограничиваем ответы найденными источниками, показываем ссылки, разрешаем честный отказ при нехватке данных и проверяем качество на наборе реальных вопросов.

Следующий шаг

Нужен похожий продукт?

Расскажите о задаче — начнём с контекста, ограничений и ожидаемого результата.