Чем RAG отличается от обычного полнотекстового поиска?

Полнотекстовый поиск ищет по совпадению слов. RAG понимает смысл вопроса. Запрос «как поступить если клиент просрочил оплату» в полнотексте не найдёт ничего — таких слов в документах может не быть. RAG найдёт регламент работы с дебиторкой, даже если там написано иначе.

Что с конфиденциальностью документов?

Все варианты возможны. API с zero-retention (документы не уходят на обучение моделей), полный on-premise (вся инфраструктура на ваших серверах, никаких сторонних API), гибрид. Для финансовой, юридической, медицинской документации обычно on-premise или гибрид.

Сколько документов потянет?

Технически — миллионы документов. Практически на масштабе среднего бизнеса (50–500 млн ₽ выручки) обычно 5–50 тыс документов в индексе. Это управляемо как технически, так и по бюджету.

Подойдёт для команды на удалёнке?

Особенно подходит. Когда команда географически распределена, передача знаний через 1-1 встречи становится узким местом. RAG база знаний снимает эту проблему — каждый находит ответ сам, в любом часовом поясе.

AI-система · технология

RAG база знаний

RAG (Retrieval-Augmented Generation) — корпоративная база знаний, в которую встроен AI-поиск с контекстным пониманием. Сотрудники задают вопросы на естественном языке, получают точные ответы со ссылками на источник из всех документов компании.

Бесплатная AI-диагностика30 минут · без обязательств

Что делает в компании

RAG база знаний: задачи и зона ответственности

Индексирует все ваши документы: договоры, регламенты, инструкции, методички, переписку, протоколы — в едином AI-поиске.
Отвечает на вопросы команды на естественном языке: «как оформить командировку», «чем отличается тариф X от Y», «что говорил клиент полгода назад» — со ссылками на документ-источник.
Поддерживает мульти-формат: PDF, Word, Excel, Confluence, Notion, Slack-история, Telegram-чаты, любые тексты.
Работает с актуальностью: при обновлении документа индекс обновляется автоматически, агент перестаёт ссылаться на устаревшие версии.
Может работать в гибридном режиме «вопрос + действие»: «найди договор клиента и подготовь претензию по шаблону».

Что фиксируем в договоре

KPI на P&L, не на слайдах

Скорость поиска информации сотрудником: от 30 секунд vs 15–30 минут
Покрытие вопросов из базы: 90%+
Уровень дублирующих вопросов в команде: −60–80%
Окупаемость: от 3 месяцев

Как разворачиваем

От диагностики до боевого запуска

01
Диагностика
5–7 дней
Аудит источников знаний: где документы (Notion, Confluence, файловые серверы, Google Drive), какие форматы, есть ли актуальные версии. Карта приоритетов индексации.
02
Архитектура
7–10 дней
Проектируем стек: векторная база (pgvector, Qdrant, Pinecone), embedding-модель, LLM, контур обновления индекса. Решаем cloud vs on-premise.
03
Индексация и пилот
2–3 недели
Индексируем приоритетные источники, запускаем первую версию поиска. Тестирование с командой, разметка ошибок, дообучение.
04
Расширение
4–8 недель
Подключаем остальные источники, добавляем «вопрос + действие» сценарии, интеграции с мессенджерами и CRM.
05
Сопровождение
постоянно
Мониторинг качества ответов, обновление модели и индекса, новые источники. Входит в стоимость продукта.

Стоимость и условия

Прозрачно: вилки, этапы, договор

Пилотный этап

от 350 000 ₽ · 3 900 USDT

всё включено · 6–10 недель

Итоговая смета — по результатам бесплатной диагностики. Считаем вилку под ваш объём и фиксируем в договоре, дальше — сопровождение по договору.

Условия работы

Работаем по договору (ИП): безнал, карта или крипта — по согласованию.
Оплата поэтапная, привязана к вехам внедрения, — не аванс целиком.
KPI фиксируем в договоре: платите за результат на P&L, а не за слайды.
Конфиденциальность: NDA, zero-retention API или локальная модель под ваш периметр.

Связаться

Бесплатная AI-диагностика 30 минут — без обязательств.

Записаться на диагностику

Реквизиты

ИП Ро Батень Антон Сергеевич · ИНН 502912488625 · Московская обл., Мытищи

Условия оффера действуют до 30 сентября 2026.

FAQ

Чем RAG отличается от обычного полнотекстового поиска?: Полнотекстовый поиск ищет по совпадению слов. RAG понимает смысл вопроса. Запрос «как поступить если клиент просрочил оплату» в полнотексте не найдёт ничего — таких слов в документах может не быть. RAG найдёт регламент работы с дебиторкой, даже если там написано иначе.
Что с конфиденциальностью документов?: Все варианты возможны. API с zero-retention (документы не уходят на обучение моделей), полный on-premise (вся инфраструктура на ваших серверах, никаких сторонних API), гибрид. Для финансовой, юридической, медицинской документации обычно on-premise или гибрид.
Сколько документов потянет?: Технически — миллионы документов. Практически на масштабе среднего бизнеса (50–500 млн ₽ выручки) обычно 5–50 тыс документов в индексе. Это управляемо как технически, так и по бюджету.
Подойдёт для команды на удалёнке?: Особенно подходит. Когда команда географически распределена, передача знаний через 1-1 встречи становится узким местом. RAG база знаний снимает эту проблему — каждый находит ответ сам, в любом часовом поясе.

Другие цифровые сотрудники

Соберите команду из ИИ-ролей

Узнайте, какой ИИ-сотрудник вернёт максимум маржи

Бесплатная AI-диагностика 30 минут. На выходе — карта внедрения с приоритетами и ROI в ₽/мес для вашего бизнеса.

Записаться на диагностику