Одни и те же вопросы по кругу
Продажи ищут условия в прайсах, поддержка пересказывает документацию, новички дёргают коллег по регламентам.
услуги / RAG-агент · корпоративный ИИ · локальная LLM
ИИ-агент, который отвечает по вашим документам, а не по интернету.
Регламенты, прайсы, инструкции и FAQ загружаются в базу знаний, агент отвечает только на их основе. Платформа open source и стоит на вашем сервере. Для закрытых документов — модель там же, и данные не покидают сервер; для открытых можно взять GPT, YandexGPT или GigaChat по API. Модель меняется без перенастройки.
от 35 000 руб. · оценка по брифу бесплатно
Знакомо?
ChatGPT отвечает уверенно и неправильно
Общая модель не знает ваших условий и цен, а придумывает правдоподобный ответ — клиенту или сотруднику.
Документы нельзя отдавать в чужое облако
Внутренние регламенты и договоры не хочется загружать в сервис, где непонятно, кто и как их хранит.
Что входит в поставку
Агент на вашем сервере, который знает только ваше.
Разворачиваю open source платформу для ИИ-агентов на вашем VPS, загружаю документы и настраиваю поведение. Модель подключается по API и меняется в настройках.
- платформа
- Изолированная open source платформа для агентов на вашем VPS, админка для управления.
- база знаний
- До 5 документов (PDF, DOCX) общим объёмом до 100 страниц: индексация и поиск по смыслу (RAG).
- поведение
- Тон общения, формат ответа, отказ отвечать вне контекста документов, проверка качества на тестовых вопросах.
- интеграция
- API-эндпоинт для вопросов или код чата для вставки на сайт или во внутренний портал.
- модели
- Любые современные модели по API; смена модели не требует перенастройки агента и повторной загрузки данных.
- локальная LLM
- Развёртывание открытой модели на вашем сервере — для документов, которые нельзя отдавать провайдеру.
- кому отвечает
- Сотрудникам — корпоративный ИИ-ассистент во внутреннем портале; клиентам — ИИ-бот поддержки на сайте.
Разбор
Как устроена RAG-система
RAG — поиск плюс генерация: модель сначала находит нужные куски в ваших документах и только потом отвечает по ним. Поэтому ответ можно проверить, а знания обновляются без переобучения модели.
База знаний для ИИ-агента
Документы режутся на смысловые фрагменты, для каждого строится векторное представление, и всё это ложится в индекс. Качество ответов больше всего зависит от исходников: устаревший регламент или три версии прайса дадут путаницу, поэтому создание базы знаний начинаю с разбора документов вместе с вами.
Поиск по смыслу, а не по словам
Сотрудник спрашивает своими словами — «сколько дней на возврат» — и находит пункт договора, где написано «срок рекламации». Это и есть корпоративный поиск с ИИ: агент отвечает и показывает, из какого документа взят ответ.
Локальная LLM или модель по API
Модель по API проще и дешевле на старте, но фрагменты документов уходят провайдеру. Локальная LLM работает на вашем сервере, и данные не покидают его, зато нужен сервер с видеокартой под выбранную модель. Какой сервер для локальной LLM взять, считаю под ваш объём вопросов до покупки.
Где RAG не нужен
- документов мало, и на все вопросы отвечает одна страница FAQ;
- ответы нужны из живых данных — остатков, статусов заказов, это задача интеграции, а не базы знаний;
- документы противоречат друг другу, и никто не готов решить, какой из них главный.
Как это идёт
- 5 мин
Бриф
На какие вопросы отвечает агент, кому и в какой роли, какие документы есть.
- 1–2 дня
Сервер и платформа
Установка на ваш VPS, подключение ключей моделей, доступы.
- до 10 дней
Настройка агента
Загрузка документов, логика ответов, проверка на реальных вопросах.
- после сдачи
Передача
API или виджет на сайте, инструкция, как добавлять документы самим.
Отзывы
Что говорят заказчики.
С Kwork, имена заказчиков не публикую.
Олег проявил себя как профессионал: точно знает, что нужно делать по проекту, разбирается в AI, подбирает и настраивает нужную модель под задачу. Приятен в общении, всегда на связи, готов обсуждать проект голосом — это большой плюс и экономит время.
Не первый раз обращаюсь к Олегу и каждый раз остаюсь доволен результатом. В этот раз заказывал настройку сервера — всё сделал быстро, качественно и без лишних вопросов. Очень приятно работать с человеком, на которого можно положиться.
Вопросы
Вопросы о RAG и корпоративном ИИ
Сколько стоит разработка RAG-системы?+
Цена «от» указана в начале страницы — это платформа на вашем сервере и база знаний из нескольких документов. Большие базы, локальная модель и интеграции оцениваю после брифа. Запросы к модели по API оплачиваются провайдеру по его тарифу.
Можно больше документов?+
Да. 5 документов до 100 страниц — объём базового заказа, большие базы знаний оцениваю отдельно: важна не столько длина, сколько структура и качество исходников.
Агент не будет выдумывать?+
Он настраивается отвечать только по найденным фрагментам и честно говорить, когда ответа в документах нет. Полностью исключить ошибки модели нельзя, поэтому проверяем на ваших реальных вопросах до сдачи.
Какие модели можно использовать?+
Любые с API: YandexGPT, GigaChat, GPT, Claude и другие — тогда фрагменты документов уходят провайдеру модели. Если это недопустимо, ставлю открытую модель (Qwen, Llama) на ваш сервер, и данные остаются у вас. Ключи оформляете на себя.
Можно развернуть локальную LLM на нашем сервере?+
Да. Ставлю открытую модель на ваш сервер с видеокартой или арендованный GPU-сервер в России и подключаю к ней агента. Помогу выбрать модель и железо под ваши документы и нагрузку.
Как внедрить корпоративный ИИ, если в документах персональные данные?+
Платформа, база знаний и модель стоят на вашем сервере, доступ к агенту — по ролям, документы не уходят во внешние сервисы. Для таких случаев подходит локальная модель, а не облачный API.
Сделаете корпоративную базу знаний с ИИ-поиском?+
Да, если документы уже есть: регламенты, инструкции, договоры, ответы поддержки. Агент ищет по ним по смыслу и отвечает со ссылкой на источник. Писать сами регламенты за вас не возьмусь — это работа ваших специалистов.
Подойдёт как ИИ-бот поддержки клиентов?+
Да: тот же агент встраивается виджетом на сайт и отвечает клиентам по документации и условиям, а вопросы вне базы знаний передаёт сотруднику. Если задача — продажи и заявки, посмотрите страницу про ИИ-продавца.
Что нужно от меня?+
Документы, VPS с SSH-доступом (помогу выбрать), API-ключ модели и короткое описание: на какие вопросы должен отвечать агент.
Ещё по теме
Похожие услуги
Внедрение ИИ и ИИ-агентыот 40 000 руб.ИИ-агенты под ключ: заявки, CRM, отчёты по базе, управление сервисом из чата. Модели и агенты работают на вашем сервере.→ИИ-продавецот 60 000 руб.ИИ-менеджер по продажам: отвечает клиентам за секунды, квалифицирует заявку и передаёт её в CRM. Сайт, Telegram, MAX.→