Шаг 1
Собираем типовые вопросы.
Алексей · ReglamIT
RAG-система и корпоративная база знаний для ИИ
ИИ без данных компании — умный человек, которого только что наняли и ничего не рассказали о вашем бизнесе. RAG даёт ИИ доступ к нужным фрагментам документов, регламентов, товаров и инструкций именно в момент вопроса.
Сам разбираю задачу. Напишите мне напрямую.
ReglamIT · контур роста
Фото Алексея
Ситуации
Почему вы, скорее всего, ищете это решение
Узнаваемые ситуации — без лишней теории.
Документы лежат в папках, чатах, CRM и головах сотрудников.
Новый сотрудник долго осваивает правила и продукт.
Универсальная модель может ответить красиво, но не по вашим данным.
Один вопрос разные сотрудники трактуют по-разному.
Фото Алексея
В коммерческих проектах самая сложная часть RAG обычно не модель, а порядок в знаниях. Поэтому я не продаю «векторную базу» как магию. Сначала нужно понять, какие документы актуальны, кто отвечает за изменения и что ИИ имеет право использовать.
Алексей · ReglamIT
Результат
Что должно измениться
Сначала бизнес-результат, затем функции.
Единая управляемая база знаний.
Поиск по смыслу.
ИИ-ответы с корпоративным контекстом.
Основа для нескольких агентов: продажи, сервис, сотрудники, руководитель.
Состав
Что входит в работу
инвентаризация источников
очистка и структурирование документов
права доступа
индексация и поиск контекста
интерфейс: бот/сайт/API
тестирование качества
Доказательства
Доказательство
Для RAG лучше работает демонстрационный кейс на данных клиента: 20 вопросов, ответы «до» и «после», доля корректных ответов и ссылки на источники. Это сильнее чужих процентов.
Происхождение кейса уточняется перед финальной публикацией цифр.
Диагностика
С чего я бы начал
Не этапы ради галочки — рабочая логика выбора первого шага.
Шаг 2
Определяем источники ответа.
Шаг 3
Готовим данные и права доступа.
Шаг 4
Собираем поиск + генерацию ответа.
Шаг 5
Тестируем и дорабатываем базу.
Сценарии
Где это работает
ИИ-продавец знает продукты
сотрудник спрашивает регламент
поддержка ищет решение
руководитель получает справку
несколько агентов используют одну память
Контур
Интеграции и технический контур
Подключаем только то, что нужно процессу.
- PDF/DOCX/XLSX
- корпоративные хранилища
- CRM
- сайт/боты
- API внутренних систем
- n8n/агенты
Стоимость и границы
- Стоимость зависит от объёма источников, требований к доступам и количества интерфейсов.
- Для простой базы знаний — фиксированная смета после экспресс-аудита данных.
- При объединении RAG с ИИ-ботом/CRM стоимость считается как модуль общей системы.
Цена зависит от процессов, интеграций и объёма данных. До старта — понятная оценка и границы работы.
Нужна точная оценка?
Опишите задачу — скажу объём, границы и ориентир по срокам.
Получить точную оценкуИИ Оракул
Как это становится частью ИИ Оракула
RAG — память ИИ Оракула. Без общей памяти каждый агент живёт в своей коробке. С ней продажи, сервис и внутренние помощники опираются на одни актуальные знания.
Увидеть → предупредить → предложить → решение принимает человек
Центр — ИИ Оракул
Увидеть → предупредить → предложить → решение принимает человек
CRM
Узел общего контура
База знаний
Узел общего контура
ИИ-агенты
Узел общего контура
Маркетинг
Узел общего контура
Аналитика
Узел общего контура
Автоматизация
Узел общего контура
Документы
Узел общего контура
Следующий шаг должен усиливать предыдущий — не жить отдельным островом.
Также можно открыть отдельную страницу ИИ Оракула.
FAQ
Частые вопросы перед стартом
Не обязательно. Система находит релевантные фрагменты ваших данных и передаёт их модели в контекст ответа.
Да, но качество зависит от структуры и качества документов.
Нужен процесс обновления источников — вручную, по расписанию или через интеграции.
Архитектура должна учитывать роли и права.
Есть задача — напишите своими словами
Сначала разберём задачу и скажу, какой объём действительно нужен. Если проблему можно решить проще — не буду продавать лишнее.