ГлавнаяУслугиИскусственный интеллектУмный поиск и база знаний

База знаний для компании на основе RAG

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”.

Корпоративные знания в едином поисковом контуре

RAG объединяет поиск по внутренним материалам и генеративную модель. Система находит релевантные фрагменты, формирует ответ и указывает документы, на которых он основан. Такая база знаний для компании может использоваться сотрудниками, службой поддержки, дилерами или клиентами.

Подключаем регламенты, инструкции, договоры, каталоги, wiki, тикеты и записи из CRM. Настраиваем извлечение текста, разбиение документов, метаданные, индексацию и регулярное обновление. При необходимости RAG-контур становится частью проекта по внедрению ИИ в бизнес или основой для корпоративного ассистента.

Как проходит внедрение

Начинаем с задач пользователей и аудита источников. Проверяем форматы, структуру, актуальность материалов, правила доступа и типовые вопросы. Затем собираем тестовый набор запросов с эталонными документами и ответами.

  • Проектирование архитектуры, модели данных и схемы интеграций.
  • Подготовка документов: очистка, разметка, дедупликация и настройка фрагментации.
  • Разработка поиска с фильтрами, векторным индексом и reranking.
  • Настройка ответов, цитирования, журналирования и сценариев отказа.
  • Интеграция с wiki, файловыми хранилищами, порталами, CRM и HelpDesk.

Качество и безопасность ответов

Качество оцениваем не по отдельным примерам, а на контрольной выборке. Для поиска используем precision@k, recall@k, MRR или nDCG. Для готовых ответов проверяем полноту, соответствие найденным источникам, долю корректных цитат и оценку пользователей.

Если система не находит достаточных оснований, она может запросить уточнение или сообщить об отсутствии данных вместо свободной генерации. Доступ ограничивается ролями, подразделениями и атрибутами документов. Интеграцию с учетными системами проектируем совместно с командой CRM и HelpDesk.

Сроки и результат проекта

Пилот обычно включает один сценарий, ограниченный набор источников и группу пользователей. Диагностика и подготовка занимают около 3–4 недель, MVP — ориентировочно 2–3 месяца. Срок промышленного запуска зависит от числа интеграций, качества контента, требований к инфраструктуре и модели доступа.

Результатом становится база знаний для сотрудников компании с управляемым обновлением, поиском по разрешенным источникам и измеримыми критериями качества. После запуска анализируем неудачные запросы, корректируем индекс, контент, фильтры и подсказки модели.

Нас рекомендуют

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
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
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
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
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
Делимся экспертизой
читать статьи
читать статьи
Частые вопросы

RAG — подход, при котором модель сначала находит сведения во внутренних источниках, а затем формирует ответ на их основе. Это помогает использовать корпоративные материалы в диалоге, показывать ссылки на документы и снижать долю неподтвержденных ответов.

Обычный поиск показывает список документов, а wiki требует заранее подготовленной структуры страниц. RAG может собрать ответ из нескольких найденных фрагментов, добавить цитаты и сохранить переходы к первоисточникам для проверки.

Можно подключить файлы, сетевые папки, wiki, регламенты, каталоги, договоры, почту, CRM и Service Desk. Состав источников определяем после аудита: учитываем форматы, частоту обновления, качество данных и правила доступа.

Проверяем retrieval на тестовом наборе запросов, измеряем precision@k, recall@k и ранжирование результатов. Затем оцениваем соответствие ответа источникам, корректность цитат и сценарии отказа. Ошибки устраняем через подготовку контента, фильтры и reranking.

Да. Права источников передаются в индекс как метаданные, а результаты фильтруются с учетом роли пользователя. Дополнительно можно разделить контуры, запретить отдельные типы документов и вести журнал обращений к материалам.

Аудит и подготовка источников обычно занимают 3–4 недели, MVP — около 2–3 месяцев. Промышленный запуск может потребовать больше времени, если нужны сложные интеграции, перенос прав доступа, выделенная инфраструктура и приемочные испытания.

Стоимость зависит от количества источников, объема документов, требований к доступу, интеграций и размещению модели. После обследования фиксируем состав пилота, этапы и оценку. Отдельно учитываются инфраструктура и лицензии внешних сервисов.

Остались вопросы?

Оставьте заявку — мы свяжемся с вами в течение рабочего дня, уточним задачу и сориентируем по срокам и бюджету.
+7 (495) 150-18-31info@njsoft.dev
Аккредитованная IT-компания
Аккредитованная IT-компания
2026 ООО «ЭНДЖЕЙ СОФТ»
политика конфиденциальности ▪ согласие на обработку персональных данных