2 нед.
Ассистент по базе знаний
Сотрудники тратили часы на поиск ответов в регламентах, инструкциях и внутренней вики. Мы сделали ассистента, который отвечает на вопросы по 12 000 документов и всегда показывает, откуда взят ответ.
- Срок
- 2 недели от брифа до прода
- Решение
- RAG-ассистент с веб-интерфейсом
- Команда
- Оркестратор и 6 ИИ-агентов
- Стек
- FastAPI · PostgreSQL · pgvector
Задача
Знания компании были разбросаны по тысячам документов разных форматов: PDF, выгрузки из вики, таблицы, сканы. Поиск по ключевым словам не находил нужное, если вопрос сформулирован иначе, чем в документе.
Нужен был ассистент, которому можно доверять: он отвечает только по внутренним документам, ссылается на источник и честно говорит, если ответа в базе нет.
- 12 000 документов в разных форматах, часть — сканы
- поиск по ключевым словам не понимает перефразированных вопросов
- ответ без источника нельзя использовать в работе
Решение
- 01
Загрузка и разметка
Конвейер разбирает документы, распознаёт сканы, делит текст на смысловые фрагменты и сохраняет метаданные: раздел, дату, тип документа.
- 02
Гибридный поиск
Фрагменты хранятся в PostgreSQL с pgvector. Поиск сочетает смысловую близость и ключевые слова, поэтому находит ответ при любой формулировке вопроса.
- 03
Ответ со ссылками
LLM собирает ответ только из найденных фрагментов и прикладывает ссылки на документы, чтобы любой ответ можно было проверить.
- 04
Контроль галлюцинаций
Отдельная проверка сверяет каждое утверждение с источником. Если подтверждения нет, ассистент так и говорит, а не придумывает.
Результат
Сотрудники получают ответ за секунды вместо ручного поиска по папкам и вики, и каждый ответ можно проверить по ссылке. Первая рабочая версия появилась через два дня после брифа, в прод ассистент вышел через две недели.
Метрики — ориентир: на ваших данных результат проверяем на прототипе за 1–2 дня.
Частые вопросы
Можно ли подключить наши документы и системы?
Да. Подключаем файлы, вики, базы данных и внутренние API. Форматы и объём уточняем на брифе, а прототип собираем на ваших реальных данных.
Где хранятся данные?
Там, где требуется: в вашем облаке или на ваших серверах. Можно использовать открытые модели, которые работают внутри вашего контура без передачи данных наружу.
Сколько стоит такой проект?
Зависит от объёма документов, числа источников и требований к безопасности. После брифа даём оценку срока и бюджета, а прототип за 1–2 дня показывает, какой результат вы получите.
Другие кейсы
Конвейер обработки заявок
Классификация, обогащение и маршрутизация входящих обращений флотом агентов без участия оператора.
Голосовой ассистент
Телефонный бот с распознаванием речи, сценариями и передачей сложных диалогов живому оператору.