SINTEZ.

RAG-система по документам компании

Сотрудник задаёт вопрос своими словами — система отвечает по вашим регламентам, договорам и инструкциям, со ссылками на источник.

БЮДЖЕТСРОК
от 500 000 ₽от 4 недель
NDA ПО ЗАПРОСУ · DISCOVERY · ОРИЕНТИР ПО ЦЕНЕ
КОМУ ЭТО НУЖНО
Поддержка и контакт-центр

Оператор получает готовый ответ по базе знаний за секунды вместо поиска по папкам.

Юристы и комплаенс

Поиск по договорам и нормативке с цитатами и ссылками на пункты.

Онбординг и HR

Новичок спрашивает бота, а не дёргает коллег: регламенты, процессы, «как у нас принято».

Инженерия и производство

Техдокументация, стандарты и инструкции — в одном окне с умным поиском.

ЧТО ВХОДИТ
01Аудит и подготовка источников данных
02Пайплайн индексации (включая сканы и таблицы)
03Гибридный поиск: векторный + полнотекстовый
04Ответы со ссылками на источники
05Контроль качества: метрики и разметка
06Права доступа: каждый видит только своё
07Интерфейсы: веб-чат, Telegram, API
08Обновление базы знаний по расписанию
ПРОЦЕСС

Discovery → Пилот → Production

0060 минут · бесплатно
Экспресс-разбор

Созвон с вашей командой: карта точек AI-эффекта — где автоматизация даст максимум. Без обязательств и без счёта.

01Недели 1-3
Discovery

Аудит процессов и данных, выбор точек эффекта, расчёт ROI, roadmap. Понятный ориентир по цене.

02Недели 4-9
Пилот

Рабочий прототип на одном процессе. Метрики качества согласовываем заранее.

03Месяцы 3-5
Production

Промышленный контур: безопасность, нагрузка, интеграции, обучение команды.

04Постоянно
Эксплуатация

SLA, мониторинг качества, дообучение и развитие сценариев.

FAQ

Частые вопросы

Бот будет выдумывать ответы?+

Главный риск RAG — галлюцинации — закрываем архитектурой: ответ строится только на найденных фрагментах, со ссылками на источник, а на этапе пилота меряем качество на реальных вопросах (метрики точности согласовываем заранее). Если ответа в базе нет — система честно говорит об этом.

Сколько документов можно подключить?+

От десятков до сотен тысяч. Важнее не объём, а качество подготовки: 60% работы в RAG-проекте — это разбор источников, прав доступа и оценка качества. Поэтому начинаем с аудита данных.

Какие модели используете?+

Подбираем под задачу и бюджет: open-source (Qwen, Llama, Mistral) для закрытых контуров, российские (GigaChat, YandexGPT) там, где нужны их юрисдикция и поддержка, облачные frontier-модели — где данные это позволяют. Мы не привязаны к вендору.

Как это соотносится со 152-ФЗ и безопасностью?+

Закрытый контур — это и есть ответ: модель и данные живут на вашей инфраструктуре, наружу ничего не уходит. Прорабатываем роли и права доступа, журналирование, изоляцию сегментов. Подписываем NDA до начала Discovery.

ДРУГИЕ НАПРАВЛЕНИЯ ЛАБОРАТОРИИ
КОНСУЛЬТАЦИЯ

RAG по документам: обсудим задачу

30 минут с архитектором: что реально, что нет, с чего начинать.

NDA ПО ЗАПРОСУ · ОТВЕЧАЕТ АРХИТЕКТОР