Информация есть, но найти её невозможно

Как производственная компания превратила хаос из тысяч документов в умного ИИ-ассистента

секунды
Поиск вместо часов
100%
Ответов со ссылкой на источник
10K+
Документов проиндексировано
×5
Быстрее адаптация новичков

БЫЛО

  • Документы разбросаны: сетевые папки, почта, Google Docs
  • Часы на поиск нужной информации
  • Неизвестно, актуален ли документ
  • Новички адаптируются месяцами

СТАЛО

  • Один чат-интерфейс для всех вопросов
  • Ответ за секунды со ссылкой на источник
  • ИИ показывает конкретный абзац
  • Новички продуктивны с первой недели

Задача

Превратить разрозненную базу документов (инструкции, ГОСТы, договоры, регламенты) в быстрый и точный источник ответов для сотрудников. Исключить ситуации, когда «никто не знает, где это искать».

Что сделали

1

Собрали и очистили документы

Импортировали данные из всех источников: файловые хранилища, почта, Confluence, Google Drive. Очистили от дублей и устаревших версий.

2

Развернули RAG-архитектуру

Документы разбиваются на chunks, превращаются в векторные представления и хранятся в векторной БД. При запросе — семантический поиск по смыслу.

3

Создали чат-интерфейс

Сотрудник задаёт вопрос на естественном языке, получает сжатый ответ + ссылку на конкретный документ и абзац.

4

Настроили автообновление

При добавлении/изменении документа в хранилище — автоматическая переиндексация. База знаний всегда актуальна.

Как работает RAG

Вопрос

«Какой срок оплаты по договору с поставщиком X?»

🔍

Поиск

ИИ находит релевантные фрагменты во всей базе

📄

Ответ

«30 дней» + ссылка на п. 4.2 договора

Кто использует

⚖️

Юристы

Быстрый поиск по договорам, проверка условий

🔧

Инженеры

ГОСТы, технические регламенты, инструкции

📊

Финансисты

Учётные политики, сводки, регламенты

Технологии

Векторная БД (ChromaDB / Weaviate) Embedding-модели LangChain / LlamaIndex Веб-интерфейс

Инвестиции и сроки

от 600 000 ₽
В зависимости от объёма документов
6-10 недель
До полноценного запуска

Этапы внедрения

1
Сбор и очистка данных→ 7-14 дней
2
Настройка RAG-конвейера→ 7-10 дней
3
Создание интерфейса (чат)→ 5-7 дней
4
Пилот в одном отделе→ 7-10 дней
5
Масштабирование на всю компанию→ 7-14 дней

Хотите такой же результат?

Обсудим, как превратить вашу базу документов в умного ИИ-ассистента

Обсудить проект

Готовы к трансформации?

Оставьте заявку, и мы предложим решение для вашего бизнеса