Ассистент по базе знаний
Поиск и подготовка ответа на основе ваших документов. Настраиваем загрузку, обновление источников, права доступа и ссылки на используемую информацию.
Автоматизация
AI-интеграции и ассистенты для бизнеса
AI для конкретной задачи, с проверкой качества и понятными ограничениями.
От задачи к работающему решению
Начинаем с рабочего сценария и примеров данных, а не с выбора модели. AI может помогать искать информацию, классифицировать обращения и готовить черновики, но результат должен быть проверяемым. Проектируем доступ к источникам, ограничения и передачу задачи человеку. Для чувствительных данных отдельно согласовываем инфраструктуру и допустимых провайдеров.
Объём работ
Что мы делаем
Обработка обращений
Классификация запроса, извлечение данных и подготовка ответа. Неуверенные или сложные случаи передаются сотруднику по согласованным правилам.
Документы и данные
Извлечение нужных полей, структурирование текста и черновики. Формат результата проверяется перед передачей в корпоративную систему.
Оценка и контроль
Набор проверочных примеров, ограничения контекста, учёт затрат и наблюдаемость. Сравниваем результат с исходным процессом и фиксируем неподходящие сценарии.
Результат работы
Что вы получаете
- Проверяемый AI-сценарий и набор примеров
- Интеграция модели с источниками и сервисами
- Проверка качества, ограничений и затрат
- Правила ручного контроля и документация
Как оценить проект
Пришлите примеры задачи и данных, ожидаемый формат ответа и требования к конфиденциальности. Для новой гипотезы предложим ограниченный пилот, чтобы проверить полезность до полноценного внедрения.
Рассчитать стоимостьВопросы
Перед началом работы
Можно ли исключить ошибки AI полностью?
Нет. Можно уменьшать риск: ограничивать источники, проверять формат, тестировать на реальных примерах и передавать важные решения человеку. Допустимый уровень ошибок обсуждаем до внедрения.
Будут ли внутренние документы передаваться внешнему провайдеру?
Это зависит от выбранной архитектуры. До разработки согласуем, какие данные разрешено передавать, где они обрабатываются и кто имеет доступ. При ограничениях рассмотрим другую инфраструктуру.
Что такое RAG и когда он нужен?
Это подход, при котором система сначала находит информацию в вашей базе, а затем использует её для подготовки ответа. Он полезен для работы с обновляемыми документами, но требует качественных источников и проверки поиска.