Поиск по базе знаний — один вопрос
«Как оформляем такой договор?» — и через 30 секунд ответ со ссылкой на документ. Один индекс по Confluence, SharePoint и сетевым папкам. Нет ответа в базе — ассистент скажет прямо, а не придумает.
Кому это нужно в первую очередь
Онбординг новичков
Новый сотрудник спрашивает ассистента вместо дёргания коллег. Срок выхода на продуктивность сокращается в 1,5–2 раза.
Методология и регламенты
Актуальные версии инструкций, шаблонов, типовых решений. Ассистент всегда цитирует действующий документ, а не версию трёхлетней давности.
Опыт прошлых проектов
«Как мы решали похожую задачу у клиента X?» — ассистент находит по описаниям проектов, договорам и переписке.
Поддержка менеджеров
Условия по клиентам, история коммуникаций, документы — прямо в рабочем мессенджере, без открытия пяти систем.
Внутренняя поддержка ИТ/HR
Типовые вопросы сотрудников: доступы, отпуск, оборудование, «как сделать X в нашей 1С» — закрываются ассистентом.
Разграничение доступа
Ассистент уважает права: сотрудник видит только те документы, к которым имеет доступ в исходной системе.
Технология RAG — без «галлюцинаций»
Подключение источников
Confluence, SharePoint, сетевые папки, Git, Google Drive, 1С, ERP — с учётом прав доступа и регулярной синхронизацией.
Индексация
Документы нарезаются и индексируются в векторном хранилище. Обновился документ — обновилась и база ассистента.
Вопрос → ответ
Ассистент находит релевантные фрагменты, формирует ответ и указывает источник. Нет документа — честное «не нашёл».
Контроль качества
Тестовый набор вопросов по вашей базе, метрики полноты и точности, логи вопросов для развития базы знаний.
Источники и интерфейсы
Классический поиск ищет по словам и выдаёт список ссылок, который всё равно надо читать. RAG-ассистент понимает смысл вопроса, собирает ответ из нескольких документов, суммирует длинные регламенты и говорит языком вопроса. Плюс работает сразу по всем вашим системам, а не по одной.
По желанию разворачиваем полностью on-premise: векторная база и LLM внутри вашего контура, наружу не выходит ничего. Для менее чувствительных сценариев — облако с NDA и отключённым обучением моделей на ваших данных.
Поможет, но поэтапно. На пилоте подключаем 2–3 самых ценных источника (например, актуальные регламенты иwiki отдела). Аналитика вопросов ассистента затем показывает, какие области базы стоит привести в порядок первыми — вы наводите порядок там, где это реально нужно людям.
Оценим вашу базу знаний и покажем ассистента в деле
- Разберём, где живут знания и сколько времени теряется на поиск
- Выберем источники для пилота и сценарии с максимальным эффектом
- На пилоте — тестовый набор вопросов по вашей базе с метриками точности