Используем cookies

Мы используем необходимые файлы cookie для работы сайта, а также аналитические cookie Яндекс.Метрики — только с вашего согласия.

При согласии будут установлены: _ym_uid (1 год), _ym_d (1 год), _ym_isad (2 дня), _ym_visorc (2 нед.) — для анализа посещаемости и записи сессий (Вебвизор). Подробнее — в Политике cookie.

Разработка RAG-систем

Получите корпоративный ИИ-поиск на базе ваших данных: точные ответы по документам без галлюцинаций, интеграцию с CRM и ERP, ссылки на источники в каждом ответе.
Обсудить проект

Когда нужна RAG-система

LLM отвечает неверно

Языковая модель не имеет доступа к внутренним документам компании и генерирует ответы из обучающих данных: регламенты, договоры и актуальные условия остаются за пределами её знаний.

Поиск занимает часы

Сотрудники ищут информацию по нескольким хранилищам вручную: корпоративный портал, папки в облаке, архив договоров, переписка. Нужный документ находится не с первого раза.

Данные обновляются, модель нет

Тарифы, регламенты, условия договоров меняются, но языковая модель продолжает отвечать по устаревшим данным. Переобучение под каждое обновление требует времени и бюджета.

Ответ невозможно проверить

Сотрудник или клиент получает ответ, но не знает, из какого документа он взят и насколько актуален. Доверять такому ответу в юридических или финансовых вопросах нельзя.

Служба поддержки перегружена

Типовые вопросы занимают большую часть рабочего времени операторов, но каждый ответ требует ручного поиска в базе знаний, CRM и технической документации.

Зачем бизнесу RAG-система вместо обычного ИИ

RAG-система (Retrieval-Augmented Generation) — это архитектура, при которой языковая модель отвечает не из памяти, а на основе документов, которые система извлекает в момент запроса. Пользователь задает вопрос, система находит релевантные фрагменты из корпоративной базы знаний и передает их модели как контекст. Ответ строится по реальным данным компании, а не по обучающей выборке.

Без RAG-архитектуры языковая модель работает в изоляции от актуальных данных компании. Она не знает содержания договоров, регламентов, тарифов и внутренних инструкций. Когда эти данные меняются, модель продолжает отвечать по устаревшим сведениям. Ответы становятся неверными или вымышленными, а проверить их без источника невозможно: сотрудник не знает, откуда взята информация и когда она актуальна.

RAG меняет это принципиально. Данные компании обновляются в базе без переобучения модели. Каждый ответ содержит ссылку на исходный документ — сотрудник видит, откуда взята информация, и может проверить её самостоятельно. Поиск по тысячам страниц документации занимает секунды. Юридические, финансовые и технические вопросы получают ответы, основанные на подтвержденных корпоративных данных.

Агентство 12 НЕМЦЕВ строит RAG-системы под конкретные задачи: выбирает архитектуру хранилища, настраивает индексацию документов, подключает необходимые источники данных и интегрирует систему с CRM, ERP и другими платформами. Клиент получает работающее решение с понятным интерфейсом, настроенным контролем доступа и документацией для команды.

Помогаем бизнесу расти в цифровой среде

с 2009 года
Работаем с компаниями на этапе роста и масштабирования
300+ проектов
SEO, разработка и цифровые продукты
10+ крупных брендов
Клиенты федерального уровня
5+ лет
Длительно работаем с ключевыми клиентами
Лэтуаль кейс — SEO, ИИ-решения, контент (десктоп)

ЛЭТУАЛЬ

SEO и масштабирование органического трафика для одного из крупнейших бьюти-ритейлеров в России
Изучить

Apteka.ru

SEO для одного из крупнейших онлайн-сервисов продажи лекарств и товаров для здоровья в России
Изучить

Аптека 36.6

SEO для крупной аптечной сети Москвы и Московской области
Изучить

Аптека Горздрав

SEO для крупной аптечной сети с присутствием в Москве и регионах России
Изучить
ЛЭТУАЛЬ
Apteka.ru
36.6
Горздрав

Как мы работаем

1

Анализ задачи и данных

Изучаем бизнес-процессы, которые должна поддерживать система, и проводим аудит источников данных: форматы документов, объем, структуру, актуальность. Определяем сценарии использования и критерии качества ответов.
2

Проектирование архитектуры

Подбираем модель, векторную базу данных и стратегию индексации под конкретную задачу. Проектируем схему обновления данных, разграничение доступа и логику извлечения релевантных фрагментов.
3

Подготовка и индексация данных

Собираем документы из всех источников, очищаем, структурируем и загружаем в векторное хранилище. Настраиваем процесс обновления базы при изменении исходных данных.
4

Разработка и тестирование

Собираем систему, настраиваем логику поиска и генерации ответов, пишем промпты. Тестируем точность ответов на реальных запросах, устраняем сценарии, в которых система отвечает неверно.
5

Интеграция и запуск

Подключаем систему к CRM, ERP, корпоративному порталу или другим платформам клиента. Разворачиваем в инфраструктуре заказчика или в облаке, настраиваем мониторинг работы.
6

Обучение и поддержка

Обучаем команду работе с системой, передаем документацию и инструкции по обновлению данных. Сопровождаем первые недели эксплуатации, фиксируем отклонения и вносим корректировки.

Что компания получает по итогам разработки

Клиент получает готовую RAG-систему, развернутую в своей инфраструктуре или в облаке. В базу загружены все согласованные источники данных: регламенты, договоры, техническая документация, материалы из CRM и других корпоративных систем. Система индексирована и готова к работе.

Каждый ответ системы содержит ссылку на исходный документ с указанием раздела. Сотрудник или клиент видит, откуда взята информация, и может открыть источник одним кликом. Это критично в юридических, финансовых и технических сценариях, где ошибка стоит дорого.

Клиент также получает настроенный процесс обновления данных. Когда регламент или тариф меняется, обновляется источник в базе. Система начинает отвечать по новым данным без переобучения модели и без участия разработчиков. Разграничение доступа обеспечивает, что каждый пользователь видит только те документы, к которым у него есть права.

В пакет сдачи входят: развернутая и протестированная система, документация по архитектуре, инструкция по обновлению базы знаний, журнал тестирования с зафиксированными результатами по точности ответов, а также схема интеграции со смежными системами. Команда клиента получает обучение и проходит первые недели эксплуатации с поддержкой агентства.

Усиливайте позиции на рынке с 12 НЕМЦЕВ

Опыт работы с крупным бизнесом

Понимаем требования, процессы и уровень ответственности в проектах крупных компаний.

Использование ИИ в работе

Применяем искусственный интеллект для ускорения процессов как в собственной команде, так и в продуктах клиента.

Долгосрочная работа с проектами

Развиваем проекты с ростом бизнеса: адаптируем решения, помогая сохранять и усиливать позиции на рынке.

Разработка под нагрузку

Создаем проекты, которые выдерживают рост трафика и пользователей.

Конкурентные ниши

Недвижимость, фарма, e-commerce и ритейл и другие сегменты с высокой конкуренцией и дорогим трафиком.

Больше AI-услуг для бизнеса

Часто задаваемые вопросы о разработке RAG-систем

Чем RAG-система отличается от обычного чат-бота на основе LLM?
Обычная языковая модель отвечает на основе обучающих данных. Она не имеет доступа к документам компании и не знает об изменениях после даты обучения. RAG-система при каждом запросе извлекает релевантные фрагменты из корпоративной базы и передает их модели как контекст. Ответ строится по реальным данным компании, каждый факт привязан к источнику, а база обновляется без переобучения модели.
Какие источники данных можно подключить к RAG-системе?
Практически любые корпоративные источники: PDF и Word-документы, базы знаний, CRM (в том числе Битрикс24, amoCRM), ERP, 1С, корпоративные порталы, системы документооборота, таблицы, электронная почта. На этапе проектирования мы определяем, какие источники приоритетны для конкретной задачи, и настраиваем их подключение.
Как часто нужно обновлять базу знаний?
Это зависит от того, как часто меняются источники данных. Система настраивается под регулярное автоматическое обновление: когда документ в исходном хранилище изменяется, база переиндексируется без участия разработчиков. Команда клиента управляет источниками самостоятельно.
Как RAG-система обеспечивает безопасность данных?
Система разворачивается в инфраструктуре клиента или в защищенном облаке. Данные не передаются третьим сторонам. Настраивается разграничение доступа: каждый пользователь видит только те документы, к которым у него есть права. При необходимости используются локальные языковые модели без подключения к внешним API.
Сколько времени занимает разработка RAG-системы?
Базовое решение с подключением одного-двух источников данных и готовым интерфейсом занимает от 4 до 8 недель. Сроки зависят от объема и разнородности данных, числа интеграций и требований к разграничению доступа. Точные сроки определяются после аудита данных и согласования архитектуры.
Можно ли интегрировать RAG-систему с существующими инструментами компании?
Да. Разработка RAG-систем в 12 НЕМЦЕВ включает интеграцию с CRM, ERP, порталами, мессенджерами и другими корпоративными платформами. Система может работать как самостоятельный интерфейс, так и встраиваться в существующие инструменты сотрудников или клиентов.
Для каких задач RAG подходит лучше всего?
RAG эффективен там, где важна точность ответа на основе конкретных данных: поддержка клиентов и операторов по базе знаний, помощь сотрудникам в поиске по внутренним регламентам и инструкциям, работа юридических и финансовых отделов с нормативными документами, техническая документация для отделов разработки и поддержки, HR-функции: ответы по политикам, льготам, процедурам.
Что происходит, если система отвечает неверно?
До запуска система проходит тестирование на реальных запросах с проверкой точности ответов. По итогам тестирования фиксируются слабые сценарии и проводится корректировка логики поиска и промптов. После запуска настраивается мониторинг: отклонения фиксируются и разбираются. В первые недели эксплуатации команда агентства сопровождает проект и вносит исправления по результатам работы.
Нужно ли переобучать модель при изменении данных в компании?
Нет. Это принципиальное отличие RAG от тонкой настройки модели. При изменении документа обновляется запись в векторной базе. Модель начинает отвечать по новым данным без дополнительного обучения, что существенно сокращает затраты на поддержку системы.
Кому подходит разработка RAG-системы?
Решение актуально для компаний среднего и крупного бизнеса, где большой объем внутренней документации, несколько источников корпоративных данных и запрос на автоматизацию работы с информацией: службы поддержки, юридические и HR-отделы, операционные команды с высокой долей типовых запросов.

Готовы обсудить проект?

Расскажите о задаче — предложим подход и варианты решений
Обсудить проект