Ваш корпоративний
ChatGPT на ваших даних
Об'єднайте всі регламенти, інструкції, договори та роки досвіду компанії в єдиний корпоративний RAG-інтелект. Співробітники знаходять потрібний пункт у тисячах PDF за 2 секунди замість годин пошуку.
-
Пошук інформації у PDF, DOCX, Notion, Confluence та базах даних
-
ШІ цитує точне джерело та сторінку документа у кожній відповіді
-
Zero Data Retention: дані компанії не використовуються для публічного навчання
Чому це критично саме зараз?
Знання губляться в папках
Важливі регламенти розкидані по Google Drive, локальних дисках і чатах. Ніхто не пам'ятає, де лежить актуальна версія.
Довгий і дорогий онбординг
Новачок щодня відволікає тімліда десятками запитань, витрачаючи оплачуваний час ключових фахівців.
Ризик витоку комерційної таємниці
Співробітники копіюють конфіденційні договори у звичайний ChatGPT, порушуючи NDA та безпеку компанії.
Що це дає бізнесу?
Чому впровадження цієї технології окупається в перші ж місяці.
Миттєвий доступ до експертизи
Будь-який співробітник отримує точну відповідь рівня провідного юриста чи техліда за секунди.
Абсолютна точність без вигадок
RAG-система відповідає суворо за наданими документами і вказує точні посилання на розділ та файл.
Автоматичний аналіз договорів
ШІ порівнює версії контрактів, знаходить підводні камені та формує юридичні висновки.
Розмежування прав доступу (RBAC)
Рядовий менеджер бачить лише загальні регламенти, а фінансові звіти доступні тільки топ-менеджменту.
Робота з локальними LLM
Можливість запуску системи повністю автономно в закритому корпоративному контурі без виходу в інтернет.
Збереження знань при звільненні
Досвід співробітника залишається в базі знань компанії, а не йде разом із ним.
Як ми це впроваджуємо
Жодної магії. Тільки чіткий інженерний процес.
Аудит та збір документів: структуруємо файли (PDF, DOCX, таблиці), очищуємо від дублів та шуму.
Чанкінг та ембединги: розбиваємо документи на логічні фрагменти та векторизуємо через embedding-моделі.
Налаштування векторної бази (Pinecone / Qdrant): створюємо швидке сховище векторних індексів.
Побудова RAG-пайплайну: програмуємо гібридний пошук (Semantic + Keyword) та переранжування (Re-ranking).
Розробка інтерфейсу: створюємо зручний веб-чат для співробітників або Telegram/Slack-бота.
Безпека та тестування: налаштовуємо авторизацію SSO, рольові доступи та перевіряємо точність.
Поширені запитання
Що таке RAG простими словами?
Retrieval-Augmented Generation (RAG) — це технологія, яка перед генерацією відповіді спочатку знаходить точні факти у ваших закритих документах і подає їх нейромережі як єдине джерело правди.
Чи безпечно завантажувати наші договори?
Абсолютно. Ми використовуємо Enterprise API від OpenAI/Anthropic з політикою Zero Data Retention або розгортаємо відкриті моделі (Llama 3, Mistral) на ваших фізичних серверах.
Які формати файлів підтримуються?
PDF, Word, Excel, PowerPoint, текстові файли, сторінки Notion, Confluence, Google Docs, поштові архіви.
Що буде, якщо в базі немає відповіді на запитання?
Система чесно повідомить: "У наданих регламентах компанії цієї інформації немає" — вона не вигадуватиме фактів.
Як оновлюється база знань?
Автоматично. При завантаженні нового файлу в папку система індексує його за кілька хвилин без переналаштування програми.
Готові до впровадження?
Опишіть вашу задачу. Ми проведемо безкоштовний аудит та запропонуємо архітектуру AI-рішення спеціально для вашого бізнесу.