Перейти до вмісту
ALL IT Agency
AI Lab
Контакти

Корпоративні RAG-системи та інтелектуальні бази знань без галюцинацій

Перетворіть гігабайти регламентів, договорів, інструкцій та листувань на розумного корпоративного оракула, який відповідає за 2 секунди з точними посиланнями на джерела. Розробляємо промислові RAG-системи (Retrieval-Augmented Generation) на базі векторних сховищ (Qdrant, pgvector, Milvus): гібридний пошук (BM25 + Dense Embeddings), семантичний реранкінг та 100% захист конфіденційності.

✓ Нуль галюцинацій: штучний інтелект формує відповідь виключно на основі завантажених документів компанії
✓ Точні цитати та посилання: кожна відповідь супроводжується назвою файлу, номером сторінки та пунктом договору
✓ Миттєвий онбординг новачків: новий співробітник отримує вичерпні відповіді щодо процесів компанії за 5 секунд
✓ Гнучкі права доступу (RBAC): співробітник бачить відповіді лише з тих документів, до яких має службовий доступ
Hybrid Vector Search (Qdrant / Milvus) Semantic Chunking & Reranking Hallucination-Free Guardrails Source Citation & Page Anchors Role-Based Access Control (RBAC)
Отримати демонстрацію RAG
Формати та вартість
ALL IT • SERVICE SPEC
SLA 99.9%
[ Інноваційні технології та штучний інтелект ] ГАРАНТІЯ ЗА ДОГОВОРОМ
Корпоративна семантична база знань RAG

Проіндексовано документів: 18,400 • Сторінок: 240,000 • Час семантичного пошуку: 0.35с • Точність цитування: 99.6%

⏱ Старт: 1–3 дні 🛡️ NDA: 100% SLA Гарантія
📚
240K Сторінок
Миттєвий індекс
🎯
99.6% Точність
Точні цитати
⚡
0.35с Пошук
Гібридний вектор
🔒
RBAC Права
Ізоляція доступу
✓ Офіційний договір із фіксацією вартості робіт
✓ 100% передача прав на код та конфігурації замовнику
✓ Закріплений провідний інженер та підтримка 90 днів
ПОВНА ПЕРЕДАЧА ПРАВ ДОГОВІР + ГАРАНТІЯ
[ ШВИДКІСТЬ ЗНАНЬ ]

Пошук знань без зайвих перемикань

Пошук у робочих документах із посиланнями на джерела та врахуванням прав доступу.

[ 01 ]

Відповідь із першоджерелом

Юрист, менеджер або бухгалтер запитує систему природною мовою та отримує точний абзац із посиланням на першоджерело.

[ 02 ]

Знання залишаються в компанії

При звільненні ключового фахівця всі накопичені ним знання, кейси та інструкції залишаються в активній базі компанії.

[ 03 ]

Підказки для служби підтримки

Оператори кол-центру знаходять відповіді на складні технічні питання клієнтів прямо під час телефонної розмови.

[ 04 ]

Оновлення з підключених сховищ

Налаштовуємо індексацію погоджених джерел: Google Drive, Notion, Confluence, SharePoint або файлових серверів.

[ ЕТАПИ ВПРОВАДЖЕННЯ ]

Архітектура та компоненти надійної RAG-системи

Повний технологічний ланцюг: від розумного розбиття документів до багаторівневої фільтрації галюцинацій

[ КРОК 01 ] Chunking

Парсинг та семантичне розбиття (Chunking)

Очищення та інтелектуальне розбиття складних PDF, DOCX, таблиць та сканів зі збереженням структури та заголовків.

[ КРОК 02 ] Embeddings

Генерація векторних ембедингів (Embeddings)

Перетворення тексту у багатовимірні вектори за допомогою найсучасніших моделей (OpenAI, Cohere, BGE-Large).

[ КРОК 03 ] Векторна БД

Розгортання масштабованої векторної бази даних

Встановлення та оптимізація Qdrant, Milvus або pgvector на виділених серверах для надшвидкого пошуку за мілісекунди.

[ КРОК 04 ] Hybrid Search

Гібридний пошук та семантичний реранкінг (Rerank)

Поєднання повнотекстового пошуку за ключовими словами (BM25) та векторного пошуку з наступним сортуванням моделлю Cohere Rerank.

[ КРОК 05 ] Guardrails

Фільтрація галюцинацій та підтвердження джерел

Алгоритми Fact-Checking: якщо відповіді немає в знайдених фрагментах, модель суворо повідомляє про брак інформації.

[ КРОК 06 ] RBAC Безпека

Розмежування прав доступу за ролями (RBAC)

Інтеграція з корпоративним SSO: рядовий співробітник не зможе знайти конфіденційні накази чи заробітні плати топ-менеджменту.

[ ТАРИФНІ ПЛАНИ ]

Пакети впровадження корпоративних RAG-систем

Оберіть масштаб проєкту: від пошуку по внутрішніх регламентах до повномасштабного корпоративного пошукового ядра

Швидкий старт для бази регламентів (до 1,000 документів)

Internal Knowledge Bot

Розумний чат-бот для швидкого пошуку по інструкціях, договорах та регламентах для співробітників у Telegram чи Slack.

Термін створення: від 2–3 тижнів
Склад робіт:
✓ Індексація до 1,000 PDF / DOCX / Web документів
✓ Налаштування векторної бази Qdrant у хмарі
✓ Підключення гібридного пошуку з точними посиланнями на сторінки
✓ Чат-інтерфейс для співробітників у Telegram та веб-віджет
✓ Захист від галюцинацій (Strict Grounding)
✓ 30 днів технічного супроводу
Обрати тариф «Knowledge Bot»
Найпопулярніший для середнього та великого бізнесу ★ ПОПУЛЯРНИЙ

Enterprise Semantic RAG Core

Потужне ядро пошуку по десятках тисяч документів з автоматичною синхронізацією з Google Drive/Confluence та ролями доступу.

Термін створення: від 4–6 тижнів
Склад робіт:
✓ Все, що входить у пакет «Internal Knowledge Bot»
✓ Індексація до 50,000 документів будь-яких форматів
✓ Автоматичні конектори до Google Workspace, Notion та Confluence
✓ Семантичний реранкінг результатів (Cohere Rerank API)
✓ Рольова модель безпеки (RBAC) з прив'язкою до корпоративного SSO
✓ 60 днів технічної підтримки та аналітика пошукових запитів
Обрати «Enterprise RAG»
Для банків, військово-промислового сектору та держструктур

Air-Gapped Private RAG

100% автономне розгортання в ізольованому контурі замовника на локальних open-source моделях без виходу в інтернет.

Термін створення: від 8–12 тижнів
Склад робіт:
✓ Все, що входить у пакет «Enterprise Semantic RAG Core»
✓ Повністю On-Premise розгортання на GPU-серверах замовника
✓ Локальні моделі ембедингів та генерації (Llama 3 / Mistral / Qwen)
✓ Повна ізоляція від зовнішнього інтернету (Air-Gapped Security)
✓ Підтримка складних інженерних креслень, схем та таблиць
✓ Виділена команда R&D AI Lab та SLA 99.9%
Обрати «Private RAG»
← свайпайте варіанти →
[ КАЛЬКУЛЯТОР ВАРТОСТІ ]

Розрахуйте вартість впровадження RAG-системи

Вкажіть обсяг документів та вимоги до безпеки

1. Орієнтовний обсяг документації компанії: Оберіть варіант

2. Де зберігаються ваші файли: Оберіть варіант

3. Вимоги до розміщення та моделей: Оберіть варіант

ОБРАНІ ПАРАМЕТРИ РІШЕННЯ:
⏱ Орієнтовний термін: розрахунок... 👥 Команда: 2–3 інженери
1. Орієнтовний обсяг документації компанії: До 1,000 файлів (Інструкції, накази, регламенти)
2. Де зберігаються ваші файли: Локальні папки, PDF, Word файли та Excel таблиці
3. Вимоги до розміщення та моделей: Хмарне рішення з Enterprise API (OpenAI / Claude)
✓ Параметри будуть зафіксовані у формі заявки
Отримати точний розрахунок
[ ЕТАПИ СПІВПРАЦІ ]

Як проходить реалізація проєкту

Прозорий процес від першого знайомства до фінального релізу на вашому домені.

01
1 тиждень

Аудит структури документів та форматів

Аналізуємо типи файлів (PDF, скани, таблиці), якість тексту та наявність складного форматування.

02
1–2 тижні

Налаштування конвеєра розбиття та індексації

Тестуємо різні стратегії чанкінгу (за абзацами, заголовками) для збереження смислової цілісності тексту.

03
1–2 тижні

Розгортання векторної бази та гібридного пошуку

Конфігуруємо Qdrant, налаштовуємо моделі ембедингів та підключаємо семантичний реранкер.

04
1 тиждень

Калібрування точності та тестування на запитаннях

Складаємо тестовий набір із 100 реальних запитань співробітників та доводимо точність знаходження відповідей до >98%.

05
3–5 днів

Запуск корпоративного пошукового кабінету

Надаємо команді зручний веб-інтерфейс та ботів, налаштовуємо права доступу та навчаємо персонал.

Наші клієнти

Компанії, які довірили ALL IT Agency розробку та масштабування своїх цифрових рішень

Partner Case 11
Partner Case 5
Partner Case 6
Meregi Group
Partner Enterprise
ТОВ Загін Альфа
Valikhnovski Surgery Institute
DIM Сервіс
Wizeclub
Partner Case 11
Partner Case 5
Partner Case 6
Meregi Group
Partner Enterprise
ТОВ Загін Альфа
Valikhnovski Surgery Institute
DIM Сервіс
Wizeclub
[ ЧАСТІ ЗАПИТАННЯ ]

Відповіді на часті запитання замовників

Ключові деталі щодо термінів, самостійного редагування сайту та передачі прав.

Звичайний ChatGPT має обмежене вікно контексту і часто забуває деталі або додумує факти (галюцинує). RAG (Retrieval-Augmented Generation) спочатку знаходить через векторну базу даних саме ті 2–3 абзаци з ваших документів, де міститься точна відповідь, і лише потім просить нейромережу сформулювати лаконічну відповідь суворо за цими абзацами із зазначенням першоджерела.

Ми впроваджуємо багаторівневий конвеєр OCR розпізнавання з підтримкою мультимодальних моделей. Скановані документи розпізнаються, таблиці переводяться у структурований Markdown-формат, а схеми описуються візуальними моделями, що дозволяє знаходити інформацію навіть у старих відсканованих наказах.

Ні, це виключено. Ми реалізуємо систему розмежування прав доступу на рівні метаданих векторів (RBAC). При кожному пошуковому запиті система автоматично фільтрує документи за рівнем доступу користувача. Працівник фізично не може отримати відповідь із документа, до якого у нього немає прав.

Ми налаштовуємо автоматичну синхронізацію: як тільки файл змінюється або додається в Google Drive, Notion або внутрішню папку, автоматичний воркер за лічені секунди видаляє старі вектори та генерує нові. Співробітники завжди отримують лише найактуальніші дані.

Так, наш пакет «Air-Gapped Private RAG» створений саме для цього. Ми розгортаємо відкриті моделі генерації та ембедингів (наприклад, Llama 3 та BGE) на ваших власних GPU-серверах у повністю ізольованій корпоративній мережі без будь-яких зв'язків із зовнішнім світом.

Поділіться цією послугою з партнерами чи колегами

Швидке відправлення в робочий чат або копіювання посилання для узгодження бюджету

Telegram LinkedIn Facebook

Бажаєте об'єднати знання вашої компанії в єдиний інтелектуальний оракул?

Опишіть формати документів та кількість співробітників. Наші фахівці ALL AI Lab підготують інтерактивне демо та розрахують архітектуру за 24 години.

Конфіденційність

Офіційний договір NDA до аудиту систем.

Швидкий відгук

Зв'язок протягом 15 хв у робочий час.

Замовити демо корпоративної RAG-системи

Техлід зв'яжеться з вами протягом 15 хвилин у робочий час.