Публичные большие языковые модели (ChatGPT, Claude) не обладают знаниями о внутренних регламентах, коммерческих прайсах и технической документации конкретной компании. Попытки загрузить объёмные файлы в контекст приводят к высокой стоимости запросов и потере важных деталей. Создание векторных баз знаний (RAG) для ИИ в Москве позволяет связать нейросеть с вашей внутренней документацией для получения точных, мгновенных и защищенных ответов.
Что входит в услугу
- Сбор и чанкинг корпоративных данных. Очистка, структурирование и разбиение текстовых документов, PDF, инструкций на смысловые фрагменты.
- Генерация эмбеддингов (Embeddings). Преобразование текста в математические векторы с использованием языковых моделей.
- Развертывание векторных баз данных. Настройка профессиональных хранилищ Pinecone, Qdrant, ChromaDB или PGVector.
- Программирование RAG-архитектуры. Создание гибридного поиска (semantic + keyword search) для точного извлечения фрагментов.
- Подключение к LLM и настройка промптов. Связка векторного хранилища с GPT-4o, Claude или локальной моделью Llama 3.
- Интеграция с корпоративными сервисами. Внедрение поискового ИИ-ассистента в Telegram, Notion, Bitrix24 или внутренний портал.
Этапы работы
- Аудит и сбор корпоративных материалов. Выгрузка баз знаний, регламентов, файлов Excel, PDF и инструкций заказчика. Срок выполнения 1 рабочий день.
- Предобработка текста и эмбеддинг. Очистка мусора, разбиение на чанки и генерация векторных весов. Срок выполнения от 1 до 2 рабочих дней.
- Развертывание векторной БД. Конфигурация параметров поиска и загрузка векторов в база данных Qdrant/Chroma. Срок выполнения от 1 до 2 рабочих дней.
- Настройка логики RAG и тестирование. Отладка релевантности выдачи ответов по сложным специфическим вопросам. Срок выполнения от 2 до 4 рабочих дней.
- Интеграция с интерфейсом и запуск. Подключение ИИ-поиска к рабочим чатам сотрудников или сайту. Срок выполнения от 3 до 5 рабочих дней.
Стоимость в Москве
Стоимость разработки векторной базы знаний RAG зависит от объема документов, выбранной векторной БД и сложности интерфейса доступа. Узнать условия можно по телефону +7 (966) 089-11-78.
- Базовый RAG для документов. Оцифровка до 100 PDF/Word файлов, создание векторной БД и бот для вопросов сотрудников.
- Корпоративный ИИ-Поиск RAG. Интеграция с базой знаний компании, гибридный поиск, интеграция с Bitrix24/Notion.
- Кастомная RAG-система на локальной LLM. Развертывание векторной БД и локальной нейросети на сервере заказчика с 100% изоляцией данных.
Кому подходит
- Организациям с огромным архивом регламентов. Юридическим, строительным и фарм-компаниям, где поиск нужной нормы занимает часы.
- Службам технической поддержки. Командам поддержки для моментального поиска решений по тикетам в технических инструкциях.
- Отделам продаж сложных продуктов. Менеджерам для оперативного ответа клиентам по редким характеристикам и прайсам.
- Компаниям со строгими требованиями к безопасности. Бизнесу, которому запрещено выгружать данные в публичные облака.
Гарантии в Москве
- 100% точность ссылок на первоисточники. ИИ-ассистент указывает конкретный абзац и документ, на основе которого дан ответ.
- Полное исключение фантазий нейросети. Ответ генерируется строго по предоставленному фрагменту найденного текста.
- Защита коммерческой тайны. Данные хранятся в зашифрованном векторном виде на вашем изолированном сервере.
- Мгновенная скорость семантического поиска. Выдача точного ответа среди миллионов страниц занимает менее 1 секунды.
Почему выбирают в Москве
- Экспертиза в современной инженерии ИИ (AI Engineering). Практический опыт построения систем RAG на базе LangChain, LlamaIndex и Python.
- Использование гибридного поиска. Сочетание ключевого (BM25) и векторного поиска для максимальной точности извлечения.
- Регулярное обновление векторов. Настройка автосинхронизации базы знаний при изменении исходных документов в компании.
- Развертывание локальных решений (On-Premise). Возможность запуска всей системы на ваших серверах без обращения к зарубежным API.
- Оптимизация расходов на токены. RAG передает в нейросеть только релевантные куски текста, сокращая затраты в 100 раз.
- Удобные интерфейсы доступа. Доступ к базе знаний через привычные мессенджеры Telegram, корпоративные чаты или браузер.
Вопросы и ответы
Что такое RAG простыми словами?
RAG (Retrieval-Augmented Generation): это технология, которая сначала находит точные кусочки информации в вашей базе данных, а затем дает нейросети команду сформировать понятный ответ.
Чем RAG лучше дообучения (Fine-Tuning) нейросети?
RAG стоит в десятки раз дешевле, обновляется мгновенно при загрузке нового файла и не страдает от потери памяти.
В каких форматах можно загружать документы в векторную базу?
Поддерживаются файлы PDF, DOCX, TXT, CSV, таблицы Excel, базы Notion, а также выгрузки из сайтов.
Безопасно ли передавать конфиденциальные файлы в RAG?
Да, векторные базы знаний могут разворачиваться на вашем собственном локальном сервере без отправки данных во внешний интернет.
Сколько времени занимает оцифровка базы знаний компании?
Создание и проверка RAG-системы средних объемов занимает от 5 до 10 рабочих дней.
Закажите создание векторных баз знаний (RAG) для ИИ
Для превращения документов компании в умный векторный ИИ-поиск, обучения LLM и ускорения работы сотрудников в Москве звоните по телефону +7 (966) 089-11-78 или отправляйте заявку на info@stte.ru.