RAG-СИСТЕМЫ

AI, который знает
только ваш бизнес

Не общая GPT-болталка, а ассистент с векторной базой ваших документов: договоры, инструкции, кейсы, FAQ, переписки. Отвечает строго на основе вашего контента, цитирует источник.

Стоимость

от 150 000 ₽

Получить расчёт →Все услуги направления

О подходе

Что мы решаем
этой услугой

Главная проблема обычного GPT/Claude в бизнесе — он не знает специфики вашей компании. Не знает ваш прайс, услуги, регламенты, кейсы. И ещё «галлюцинирует» — придумывает факты, которых в реальности нет. RAG (Retrieval-Augmented Generation) решает обе проблемы: загружаем ваши документы в векторную базу (pgvector / Qdrant) → перед ответом AI ищет релевантные куски → отвечает строго на их основе → цитирует источник в ответе. Подходит для внутренней базы знаний компании, support-чата для клиентов, ассистента продавцов с базой кейсов.

GPT не знает ваш бизнес — отвечает общими фразами или придумывает
Сотрудники тратят часы на поиск документа — нет единой базы знаний
Клиенты задают одни и те же вопросы по продукту — поддержка перегружена
Информация разбросана: Notion + Google Docs + Email + Slack
Боитесь использовать AI на чувствительных данных — обычные модели обучаются на ваших промптах

Процесс

Как именно это работает

Аудит источников

Что грузим в базу: PDF-договоры, Notion-страницы, Confluence-вики, Google Docs, переписки, кейсы. Считаем объём в токенах.

Чистка и нарезка (chunking)

Документы разбиваются на смысловые блоки 200–500 токенов. Каждый получает векторное представление через embedding-модель.

Векторная база

pgvector (если уже Postgres в стеке) или Qdrant (отдельный сервис). Индексирование, метаданные (источник, дата, автор).

Retrieval + Generation

Запрос → поиск 3–7 релевантных кусков → передача в LLM с инструкцией «отвечай только на основе этих кусков, цитируй источник».

UI для пользователей

Чат-виджет на сайте, бот в Slack/Telegram, или встройка в CRM. С обязательным показом источника каждого ответа.

Регулярное обновление базы

Cron-задача переиндексирует Notion/Confluence раз в час. Новые документы попадают в RAG автоматически.

Что входит в стоимость

Полный комплект работ — в базовом тарифе

Загрузка PDF / DOCX / Notion / Confluence / Google Docs
Векторный поиск (pgvector / Qdrant)
Цитирование источника в каждом ответе
Защита от галлюцинаций (отвечает только по базе)
Регулярное обновление: новые документы — автоматом в RAG
Локальные модели (Llama / Qwen) для чувствительных данных
UI: чат-виджет / Slack-бот / Telegram-бот / встройка в CRM
Срок: 14–21 день

Частые вопросы

Что обычно спрашивают —
отвечаем сразу

Чем RAG отличается от обычного чат-бота на GPT?

Обычный бот отвечает на основе общих знаний модели + промпта. RAG — на основе ВАШИХ документов в векторной БД. Бот без RAG отвечает «как сказал бы общий эксперт». RAG-бот отвечает «по вашему регламенту от 2024-04-15, пункт 3.2».

Какие данные можно загружать?

Любые текстовые: PDF, DOCX, Markdown, Notion, Confluence, Google Docs, переписки в Slack/Telegram. Изображения и видео — нет (требует мультимодальной модели и в 5–10 раз дороже).

Что с приватностью данных?

Векторная база на нашем VDS (или вашем). LLM-вызовы — на выбор: облачные (GPT/Claude) или локальные (Llama/Qwen на нашем GPU). Для чувствительных данных рекомендуем локальные — данные не покидают инфраструктуру.

Сколько стоит обслуживание после запуска?

Хостинг векторной БД 5–15 тыс ₽/мес (зависит от объёма). Облачные LLM-вызовы по факту использования (5–30 тыс ₽/мес для команды 10–50 человек). Локальные модели — стоимость GPU-сервера от 30 тыс ₽/мес.