В этом кейсе мы разберем проект по созданию интеллектуального помощника для сотрудников компании TechCorp. Мы внедрили технологию RAG, которая превратила терабайты корпоративных документов в живую, отвечающую на вопросы базу знаний.
Описание решения
Мы разработали и внедрили систему «Smart Knowledge Hub» на базе архитектуры RAG. Система подключается ко всем внутренним хранилищам компании (Google Drive, Confluence, локальные сервера) и позволяет сотрудникам мгновенно находить ответы на вопросы по регламентам, технической документации и кадровым вопросам через простой чат-интерфейс. Главное преимущество — ИИ дает ответы, основываясь только на проверенных внутренних данных компании.
Что мы сделали
В процессе реализации мы выполнили следующие этапы работ:
- Аудит информационных потоков: Выявили ключевые источники знаний и форматы хранения данных в компании.
- Разработка пайплайна обработки данных: Создали систему автоматической очистки, разбивки на чанки (фрагменты) и векторизации документов.
- Выбор и настройка векторной БД: Внедрили высокопроизвоедительное хранилище для быстрого семантического поиска информации.
- Оптимизация механизмов извлечения: Настроили алгоритмы ранжирования, чтобы ИИ получал только самые релевантные фрагменты текста для ответа.
- Разработка UI/UX чат-интерфейса: Создали удобное веб-приложение и интеграцию в Slack для быстрого доступа сотрудников.
Ключевые функции
- Семантический поиск: Поиск не по ключевым словам, а по смыслу вопроса.
- Цитирование источников: Указание конкретных файлов и параграфов, на основе которых сформирован ответ.
- Мультиформатность: Одновременный поиск в текстовых документах, таблицах и презентациях.
- Разграничение прав доступа: Интеграция с корпоративной системой авторизации для фильтрации выдачи.
Задачи проекта
Одной из сложнейших задач была обработка сложных таблиц и схем в PDF-файлах. Мы внедрили специализированные модели компьютерного зрения для корректного «чтения» визуальных данных.
Реализация
Проект был реализован в облаке с соблюдением всех стандартов безопасности. Мы прошли путь от пилотного проекта для HR-департамента до масштабного внедрения на всю компанию. В результате время поиска внутренней информации сотрудниками сократилось в среднем на 80%.
Задачи и решения проекта
Актуальность данных
Документы часто обновляются, и индекс быстро устаревает.
- Внедрена инкрементальная индексация
- Использование векторной БД Pinecone
Галлюцинации
ИИ иногда придумывал факты, которых нет в документах.
- Настройка строгого следования контексту (Strict Mode)
- Реализация системы ссылок на первоисточники
Как это работает
01.
Парсинг
Обработка и очистка данных из различных форматов.
02.
Эмбеддинги
Преобразование текста в векторные представления.
03.
Фронтенд
Создание удобного чат-интерфейса для сотрудников.
Время поиска информации сотрудниками сократилось в среднем с 30 минут до 30 секунд.
Давайте сделаем что-то великое вместе. Получить предложение
Часто задаваемые вопросы
Найдите ответы на наиболее часто задаваемые вопросы о проекте, процессе и результатах.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) — это технология, которая позволяет ИИ искать информацию в ваших реальных документах перед тем, как дать ответ. Это исключает галлюцинации и гарантирует актуальность данных.
Система индексарует PDF, DOCX, TXT, CSV, а также может подключаться к Notion, Confluence и Google Drive.
Да, мы используем изолированные векторные базы данных и можем развернуть решение полностью внутри вашего контура (on-premise) без передачи данных в OpenAI.
Мы настраиваем автоматическую переиндексацию: как только вы вносите изменения в файл, ИИ узнает об этом в течение нескольких минут.
Обязательно. Каждый ответ сопровождается ссылками на конкретные документы и страницы, из которых была взята информация.
Масштабируемость практически не ограничена. Система эффективно работает как с сотнями, так и с сотнями тысяч документов.
ИИ понимает запросы на любом языке и находит информацию, даже если документ написан на другом языке (кросс-языковой поиск).
Нет, интерфейс представляет собой простой чат, знакомый всем по опыту использования ChatGPT.
Мы интегрируем систему с вашим AD/LDAP, чтобы сотрудники получали ответы только на основе тех документов, к которым у них есть официальный доступ.
Базовая версия на ваших данных запускается за 2-3 недели, глубокая настройка и интеграция в бизнес-процессы занимают до 2 месяцев.
