RAG & Search
Корпоративные RAG-системы и Базы знаний
Умный семантический поиск и вопросно-ответные системы по миллионам внутренних документов (PDF, DOCX, 1C, Confluence) с точными ссылками на источники без галлюцинаций.
Срок: от 2 недель | Стоимость: от 280 000 ₽
Что входит в разработку
1
Гибридный поиск (BM25 + Dense Vector Search + Reranking)
2
Векторные хранилища (Qdrant, pgvector, Milvus)
3
Автоматический парсинг сложных таблиц, сканов и чертежей
4
Строгое разграничение прав доступа к документам (RBAC)
Используемый стек технологий
Qdrant
pgvector
Cohere Rerank
LlamaIndex
Unstructured
FastAPI
Гарантии конфиденциальности и 152-ФЗ
Все решения могут быть развернуты в закрытом контуре вашей компании (On-Premise) без передачи конфиденциальных данных во внешние облачные сервисы. Заключаем строгий NDA перед началом обсуждения.
Рассчитать стоимость
Оставьте контакты, и мы подготовим смету внедрения под задачи вашей инфраструктуры.
Кейсы в категории «RAG и Базы знаний»
RAG и Базы знаний
Интеллектуальная RAG-система анализа 2.5 млн страниц проектной документации для нефтегазового холдинга
Крупный добывающий и инжиниринговый холдинг
Инженеры тратили до 4 часов в день на поиск регламентов, спецификаций оборудования и протоколов испытаний в разрозненных архивах сканов, чертежей и PDF-документов за 15 лет.
12 сек
время поиска ответа по архиву из 2.5 млн страниц
99.4%
точность извлечения параметров без галлюцинаций
Срок: 3 месяца
Подробнее о кейсе →
RAG и Базы знаний
ИИ-ассистент юридической службы для автоматического аудита рисков в договорах поставки и подряда
Федеральный девелоперский холдинг и генподрядчик
Юристы согласовывали более 800 типовых и нетиповых договоров в месяц. Проверка каждого 50-страничного договора занимала до 3 рабочих дней, тормозя закупки стройматериалов.
90 сек
на полный юридический аудит 50-страничного договора
4.5x
ускорение согласования типовых договоров с контрагентами
Срок: 2 месяца
Подробнее о кейсе →