Разработка RAG-систем и умных баз знаний

Ваши сотрудники часами ищут нужную информацию в тысячах документов. Клиенты задают одни и те же вопросы в поддержку. Юристы тратят 30 минут на поиск прецедента в базе договоров. Знакомо?

RAG-система (Retrieval-Augmented Generation) — это умная база знаний на искусственном интеллекте, которая мгновенно находит ответы в ваших документах и формулирует их на естественном языке. За 16 лет в веб-разработке мы видели, как компании тонут в информационном хаосе — RAG решает эту проблему технологично.

Что такое RAG-система

RAG (Retrieval-Augmented Generation) — технология, которая комбинирует семантический поиск по вашим документам с генерацией естественных ответов через языковые модели.

Как работает RAG (простыми словами):

1. Загружаете документацию PDF, Word, Markdown, Confluence, Notion, внутренние wiki — любые форматы.

2. Система индексирует контент Документы разбиваются на фрагменты и преобразуются в числовые векторы (embeddings). Векторы попадают в специализированную базу данных.

3. Пользователь задаёт вопрос "Как настроить интеграцию с API?" — формулировка любая, не обязательно точная.

4. Семантический поиск Система ищет похожие по смыслу фрагменты, а не по ключевым словам. Понимает контекст и намерение.

5. Генерация ответа Языковая модель читает найденные фрагменты и формулирует ответ на естественном языке с указанием источников.

RAG vs Обычный чат-бот vs Поиск по сайту

Как мы создаём RAG-системы

1. Анализ документации и источников

Изучаем вашу базу знаний: форматы документов, объём, структура, существующие категории. Определяем, откуда брать данные — локальные файлы, Confluence, Google Drive, внутренние системы.

2. Архитектура и выбор стека

Подбираем оптимальную комбинацию: языковая модель (GPT-4, Claude, открытые модели), векторная база данных (Pinecone, Weaviate, ChromaDB), фреймворк (LangChain, LlamaIndex), способ развёртывания (облако или on-premise).

3. Векторизация и индексация

Разбиваем документы на оптимальные фрагменты (chunking), генерируем embeddings, загружаем в векторную БД. Настраиваем метаданные для фильтрации: категории, даты, авторы, теги.

4. Настройка поиска и генерации

Калибруем семантический поиск: количество релевантных фрагментов, порог схожести, гибридный поиск (semantic + keyword). Настраиваем промпты для языковой модели — как формулировать ответы, когда говорить "не знаю".

5. Интерфейсы и интеграции

Создаём веб-интерфейс (чат), админ-панель для управления базой знаний, API для интеграции с сайтом, CRM, Telegram, Slack. Настраиваем уведомления и логирование.

6. Аналитика и улучшение

Собираем статистику: какие вопросы задают, где система не нашла ответа, какие документы популярны. На основе данных дополняем базу знаний, улучшаем промпты, настраиваем поиск.

Цены на разработку RAG-системы

Стоимость зависит от объёма данных, сложности интеграций и требований к инфраструктуре. Указанные цены — базовые, финальная стоимость рассчитывается индивидуально после анализа задачи.

Что НЕ входит в стоимость:

• Подготовка и структурирование документов (если ваша база хаотична — поможем за доплату)
• API-ключи языковых моделей и векторных БД (~5 000-50 000₽/месяц в зависимости от нагрузки)
• Хостинг для on-premise решения (если выбрали не облако)
• Техподдержка после запуска (есть опция от 30 000₽/мес)

Как мы работаем

Технологии и стек RAG-разработки

Разработка RAG-систем требует продвинутого технологического стека с языковыми моделями, векторными базами данных и фреймворками для AI:

Почему RAG-система от БезРутин эффективнее

Фокус на точности, а не на хайпе

Не гонимся за новейшими моделями ради маркетинга. Выбираем стек под вашу задачу: иногда GPT-4 избыточен, достаточно GPT-3.5 с правильными промптами. Иногда нужен Claude с контекстом 200K токенов. Проектируем на результат.

Гибридный поиск: semantics + keywords

Чистый семантический поиск иногда промахивается на точных запросах (например, номера статей законов, технические термины). Комбинируем semantic search с классическим keyword search — получаем лучшее из обоих миров.

Аналитика пробелов в базе знаний

Собираем статистику: какие вопросы задают, где система не нашла ответа. Показываем, какие темы нужно дополнить в документации. RAG не только отвечает — помогает улучшать базу знаний.

On-premise для конфиденциальных данных

Медицинские карты, финансовые документы, коммерческая тайна — не все данные можно отправлять в облако. Разворачиваем RAG на ваших серверах с открытыми моделями (Llama, Mistral) — данные не покидают инфраструктуру.

Заказать разработку RAG-системы

Заполните форму ниже — мы свяжемся в течение 2 часов (в рабочее время), проанализируем вашу базу знаний и предложим оптимальное решение.

Остались вопросы?

Оставьте заявку — мы свяжемся с вами в течение часа

Оставьте заявку

Ваше имя *

Телефон *

Получить консультацию

⏱️Ответим в течение 1 часа

🔒 Ваши данные защищены и не передаются третьим лицам

Предпочитаете мессенджер?

Telegram

@bezrutin

Сканируйте QR