ИИ-ассистенты подключаются к базе знаний компании, внутренним документам, регламентам и корпоративным системам, чтобы сотрудники могли быстро получать нужную информацию без поиска по папкам, чатам и инструкциям.
Используем современные LLM, RAG-архитектуру и API-интеграции для создания ИИ-ассистентов, работающих с корпоративной базой знаний и внутренними системами компании
RAG-архитектуру для работы с внутренними документами
Python для backend-логики и AI-интеграций
API-интеграции с корпоративными системами
workflow и orchestration для автоматизации сценариев
Используем
коммерческими LLM
российскими LLM
open-source моделями
Работаем с
Разберем задачу, источники данных и сценарии использования и предложим подходящий вариант AI-ассистента:
Проекты – от 450 тыс. ₽
Обсудим внедрение AI-ассистента
Определим приоритетные сценарии
Оценим документы и источники данных
Обсудим интеграции и требования безопасности
Дадим предварительную оценку сроков и бюджета
ИИ-ассистент помогает сотрудникам и клиентам быстро находить информацию в документах, регламентах и корпоративной базе знаний и получать готовые ответы со ссылками на источники.
Обычный поиск выдает список файлов или совпадений. ИИ-ассистент понимает вопрос, находит релевантные фрагменты, формирует ответ простым языком и может показать источники.
ИИ-ассистент в первую очередь помогает работать с информацией: ищет документы, отвечает на вопросы и показывает источники. AI-агент может дополнительно выполнять действия в корпоративных системах и запускать бизнес-процессы.
Да. С помощью RAG-архитектуры можно настроить ассистента так, чтобы он формировал ответы на основе подключенных корпоративных источников и показывал документы, на которые опирается.
Да, если это предусмотрено архитектурой решения. Для корпоративного использования это важно: сотрудник видит, на какой регламент, инструкцию или документ опирается ответ.
Это частая ситуация. Перед запуском мы оцениваем качество документов, помогаем привести источники в рабочий вид и выстраиваем процесс актуализации базы знаний.