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

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
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
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
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
Частые вопросы

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.