Поиск по знаниям компании
Сотрудник задаёт вопрос и получает ответ со ссылкой на нужный материал. Для этого подключаем документы и базу знаний: регламенты, инструкции, учебные материалы или описания продуктов.
LLM · RAG · Интеграции
Разработка ИИ-ассистентов для бизнеса
Подключаем языковые модели к документам, данным и рабочим системам компании. Ассистент находит информацию, готовит ответы и выполняет действия через ваши API.
- Источники
- Базы знаний, документы, SQL, CRM
- Результат
- Ответы, расчёты и действия в системах
- Внедрение
- В ваш продукт или внутренний процесс
Где пригодится ИИ-ассистент
Аналитика по данным
Руководитель спрашивает о показателях обычным языком. Система учитывает правила расчёта и права доступа, обращается к базе и возвращает таблицу, график или расчёт.
Обработка обращений
Ассистент отвечает на повторяющиеся вопросы, собирает необходимые сведения и передаёт обращение в рабочую систему. Сценарии и доступные действия определяем под ваш процесс.
От источников данных до работающего ассистента
01
Разбираем реальные запросы
Собираем примеры вопросов и действий, находим нужные источники и определяем, какой результат будет полезен пользователю. Из этих примеров составляем набор для проверки качества.
02
Подключаем знания и инструменты
Для поиска по документам используем RAG: система находит подходящие фрагменты и передаёт их модели вместе с вопросом. Для расчётов и действий подключаем SQL и API с согласованными правами доступа.
03
Проверяем ответы и сценарии
Оцениваем правильность, ссылки на источники, время ответа и стоимость обработки запроса. Проверяем сложные вопросы, отсутствие нужной информации и сбои подключённых систем.
04
Встраиваем в работу
Подключаем интерфейс, журнал действий и обновление источников. После запуска отслеживаем ошибки и развиваем сценарии по реальным обращениям.
Из нашей практики
Проекты Good Machines
ИИ-аналитик по данным компании
Мы подключили ассистента к данным компании и правилам расчётов. Вместо ожидания очередного отчёта руководитель задаёт вопрос обычным языком и почти сразу получает результат. Это сокращает ручную подготовку отчётов и освобождает время аналитика.
Ассистент образовательной платформы
Студенты регулярно задавали вопросы о заданиях и правилах обучения. Мы подключили ассистента к материалам платформы: он находит нужный фрагмент и отвечает со ссылкой на источник. Типовые обращения обрабатывает бот, снижая нагрузку на поддержку.
Что входит в разработку
Работа включает подключение источников, настройку модели, инструменты для действий, интеграцию и проверку качества. Состав исходного кода, документации и передаваемых компонентов фиксируем в договоре. Поддержку и развитие после запуска планируем отдельно.
На оценку влияют число источников, состояние базы знаний, сложность интеграций и нагрузка. Отдельно учитываем расходы на работу модели. Для первого разговора достаточно описать процесс, показать примеры вопросов и назвать системы, к которым нужен доступ.
Вопросы до начала работ
Чем такой ассистент отличается от обычного чат-бота?
Он работает с материалами и правилами вашей компании. Поиск по документам, расчёты и действия подключаются к существующим системам, а ответы проверяются на примерах из вашего процесса.
Нужно ли обучать языковую модель с нуля?
Выбор зависит от задачи. Для работы с базой знаний часто достаточно готовой модели, поиска по источникам и настройки сценариев. Необходимость дообучения проверяем на ваших примерах.
Можно ли развернуть ассистента на своём сервере?
Рассмотрим локальную модель и развёртывание на вашей инфраструктуре. Подход зависит от оборудования, нагрузки, требуемого качества и правил работы с данными.
Обсудим вашу задачу
Расскажите, какой процесс хотите изменить, какие данные есть и как планируете использовать результат. Разберём задачу и предложим подход к разработке.
Обсудить задачу