RAG и база знаний для бизнеса

RAG (Retrieval-Augmented Generation) — подход, при котором ассистент отвечает на основе вашей базы знаний: подтягивает релевантные фрагменты из документов и формирует ответ с опорой на источники.

Мы строим RAG-контур для корпоративной базы: подключаем файлы, wiki, CRM/Service Desk, регламенты и каталоги, настраиваем индексацию, обновления, права доступа и качество поиска.

Это один из самых практичных сценариев “искусственный интеллект для бизнес-процессов”, потому что снижает количество ошибок, ускоряет обучение сотрудников и делает знания компании доступными в пару кликов.

Тарифы

Выберите подходящий тариф, или свяжитесь с нами, чтобы обсудить индвидуальные условия
  • Разработка MVP

    от 990 000 ₽
    от 40 дней
  • Разработка и внедрение RAG

    от 1 990 000 ₽
    от 60 дней
Что важно знать про RAG
  • RAG — это “ответы из ваших источников”, а не фантазии модели
    RAG (Retrieval-Augmented Generation) сначала находит релевантные фрагменты в ваших материалах, а затем формирует ответ. Это снижает риск выдуманных ответов и повышает проверяемость.
  • RAG база знаний начинается с контента и структуры
    Качество зависит от того, что лежит в базе: регламенты, инструкции, FAQ, документы, переписки, тикеты. Мы помогаем нормализовать материалы, убрать дубли и настроить удобную структуру.
  • Доступы и безопасность — обязательная часть
    Корпоративная RAG база данных должна учитывать роли и права: кто что может видеть, какие разделы скрыты, как логируются запросы и ответы. Без этого RAG нельзя безопасно масштабировать.
  • Обновляемость важнее “разового импорта”
    База знаний меняется. Мы настраиваем регулярную индексацию, правила обновлений и контроль версий, чтобы RAG база данных не устаревала и не вводила пользователей в заблуждение.
  • Точность зависит от поиска, а не только от LLM
    Половина успеха — retrieval: чанкинг, эмбеддинги, фильтры, rerank, метаданные. Мы проектируем контур поиска так, чтобы ответы были точными и воспроизводимыми.
  • RAG должен быть встроен в процессы, иначе он “не взлетит”
    Максимальный эффект появляется, когда RAG база знаний встроена в рабочие инструменты: Service Desk, CRM, портал, чат-бот, внутренний ассистент. Тогда знания реально используются, а не лежат “мертвым грузом”.

Нас рекомендуют

Epicart

Благодарим команду NJ Soft за качественную реализацию нашего не простого проекта. Epicart - это больше, чем корпоративный сайт. Вместе с NJ Soft мы реализовали личный кабинет клиента, который интегрирован с нашей внутренней информационной системой, а также завершаем разработку и готовимся к публикации мобильных приложений.

Александр Смирнов
Генеральный директор Эпикарт
Окно-Аудио

В 2012 году с командой Григория мы начали работу над первым сайтом компании «ОКНО-АУДИО». Григорий помог сформировать стратегию развития ресурса, не увязнуть на этапах бесконечного проектирования, оперативно запустить сайт готовый поглощать лавину пожеланий быстрорастущей компании. С ростом бизнеса мы дважды обновляли внешний вид корпоративного сайта и открыли Интернет-магазин профессиональной аудиотехники.

Особенно можно отметить умение Григория организовать работу со сложными задачами. Так наш Интернет-магазин стал первым на аудиорынке решением с продвинутой системой поиска и фильтрации товаров. Примитивные типовые решения не подходили, и команда Григория разработала и внедрила оригинальный модуль обмена-обработки дополнительных свойств товаров.

Также стоит отметить работу над дилерским порталом корпоративного сайта. Формализованные готовые решения требовали подстроки документооборота, перехода на типовые формы заказов и т. п. ограничения. Но для удобства дилеров, нам хотелось сохранить сложившиеся методы работы, и команда Григория создала привычную нашим партнерам среду обработки заказов и отказоустойчивый механизм обмена данными с торговой базой. Кабинет дилера отражает в реальном времени свободные остатки и резервы товаров на складе и в пути, позволяет формировать заказы, получать по ним оперативную обратную связь и необходимый пакет документов.

Сергей Смирнов
Руководитель проектов Окно-Аудио
Профхолод

Благодарю команду NJ Soft за помощь в поддержке и доработках внутрикорпоративных информационных систем: CRM, Service Desk, чат-ботов, мобильных приложений и внешних сайтов компании.

С NJ Soft я уверен, что мы решим любую техническую задачу — от доработки текущих решений до разработки новых продуктов точно в поставленный срок.

Артем Карачеd
Технический директор Профхолод
Polaris

Перед нами стояла большая и трудоемкая задача — редизайн корпоративного сайта, а затем полная реорганизация брендового Интернет-магазина Polaris с последующей настройкой сквозной аналитики, SEO и контекстной рекламы.

В рамках работ по проекту была разработана система обмена данными между всеми Интернет-ресурсами Polaris, настроена сквозная аналитика, реализованы все необходимые нам интеграции. Благодарим за своевременно выполненную работу.

Александр Греб
Директор по маркетингу Polaris
Sensemakers

Мы обратились в NJ Soft в ситуации, когда поняли, что предыдущий подрядчик по разработке не сможет качественно в нужный бизнесу срок запустить новый проект.

Специалисты NJ Soft провели технический аудит, предложили логичные доработки и качественно отработали по нашему ТЗ. Благодарим команду NJ Soft за помощь в доработке и запуске проекта PCM.

Оксана Разумова
CEO Sensemakers
FAQ

RAG — это подход, при котором модель отвечает на основе найденных фрагментов из ваших документов и баз. Для бизнеса это означает быстрый доступ к знаниям, меньше ошибок и меньше нагрузки на экспертов.

Обычный поиск выдаёт список ссылок. RAG формирует готовый ответ и может показывать источники (фрагменты, документы), ускоряя работу и снижая время на “прочитать 10 файлов”.

Да. Подключаем папки, wiki, базы, CRM/Service Desk, почту (если нужно), настраиваем индексацию, метаданные и права доступа. Важно: заранее определить, какие данные допустимы для использования.

Сначала проверяем retrieval (что нашлось), затем — качество контента, разбиение на фрагменты, фильтры и rerank. Также добавляем ограничения: отвечать только при наличии источников, иначе — честно направлять к документу или эскалировать.

В большинстве случаев — материалы и настройка поиска. Даже сильная модель будет ошибаться, если контент устарел, плохо структурирован или retrieval вытаскивает нерелевантные фрагменты.

Типично: диагностика и подготовка контента 3–4 недели, MVP 2–3 месяца, продакшен с интеграциями и доступами 6–8 месяцев. Срок зависит от количества источников и требований безопасности.

Да. Делается через права доступа к источникам, фильтры по метаданным и контроль выдачи фрагментов. Пользователь видит только то, что ему разрешено, а логирование помогает проводить аудит.

Остались вопросы?

Оставьте заявку — мы свяжемся с вами в течение рабочего дня, уточним задачу и сориентируем по срокам и бюджету.