Кейс: Внедрение Корпоративного AI-ассистента в пищевой промышленности
Отрасль
Пищевая промышленность
Клиент
Производственный комплекс (NDA)
Внедрили AI-ассистента с поиском по внутренней базе знаний и ответами со ссылками на источники.
Ассистент работает в закрытом корпоративном контуре и помогает сотрудникам:
Ассистент работает в закрытом корпоративном контуре и помогает сотрудникам:
○ Быстро получать ответы на типовые (и не только) вопросы
○ Находить информацию в документах за секунды
○ Сокращать ручной поиск по внутренним системам
○ Работать с регламентами и внутренними инструкциями
Решение
Сотрудники тратили много времени на поиск регламентов, инструкций и внутренних правил.
Информация была распределена по разным документам и внутренним системам, а сотрудники регулярно обращались к коллегам и внутренним экспертам вместо быстрого самостоятельного поиска.
Проблема
Как это работает
Сотрудник задает вопрос
○ Web-интерфейс AI-ассистента
○ Модуль обработки запроса
Запрос преобразуется в embedding
○ Embedding model
Qwen3-Embedding-8B
Qwen3-Embedding-8B
Semantic Search ищет релевантные фрагменты в базе знаний
○ PostgreSQL + pgvector
векторный поиск / semantic search
векторный поиск / semantic search
RAG-пайплайн формирует контекст
○ RAG-пайплайн
извлечение релевантных фрагментов документов
извлечение релевантных фрагментов документов
LLM генерирует ответ
○ LLM
Qwen3-14B
Qwen3-14B
Сотрудник получает ответ со ссылками на источник
○ Ответ сотруднику
+ ссылки на источники
+ ссылки на источники
3
4
5
6
2
1
Результаты внедрения
● До 90% вопросов закрывается автоматически
● Поиск информации ускорился в 4 раза
● Снижение нагрузки на поддержку и внутренних экспертов
● Быстрый доступ к внутренним знаниям компании
● Новые сотрудники быстрее осваивают регламенты и рабочие процессы
Технологический стек
- Qwen3-14B в закрытом корпоративном контуре
LLM
- Qwen3-Embedding-8B
Embedding model
- PostgreSQL + pgvector
Векторный поиск
- Python + FastAPI
Backend
- RAG-пайплайн для поиска по внутренним документам и генерации ответов со ссылками на источники
Архитектура
- Web-интерфейс для сотрудников
Интерфейс
- On-premise deployment, закрытый корпоративный контур, без передачи документов во внешние облачные сервисы
Инфраструктура
Покажем, как AI-ассистент может работать в вашей компании:
от 450 тыс. руб.
Обсудим внедрение AI-ассистента
Поиск по внутренним документам
Ответы сотрудникам и клиентам
Доступ к корпоративной базе знаний
Работа с нормативными документами
Ответы сотрудникам и клиентам
Доступ к корпоративной базе знаний
Работа с нормативными документами
Это система, которая помогает сотрудникам или клиентам быстро получать ответы, искать информацию, работать с документами, регламентами, инструкциями и базами знаний компании.
Обычный поиск выдает список файлов или совпадений. AI-ассистент понимает вопрос, находит релевантные фрагменты, формирует ответ простым языком и может показать источники.
В базах знаний, HR и онбординге, технической поддержке, клиентском сервисе, работе с регламентами, инструкциями, юридическими и внутренними документами.
Да. Для этого используется RAG-архитектура: ассистент ищет ответ в подключенных источниках и формирует ответ на основе корпоративных документов, а не просто “из памяти модели” или из интернета.
Да, если это предусмотрено архитектурой решения. Для бизнеса это критично: сотрудник должен видеть, 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.
