RAG Systems
RAG Development
Retrieval-Augmented Generation системы, которые дают LLM доступ к вашим знаниям: документам, базам данных и внутренней информации — с точными ответами и источниками.
Для кого
- Компании с большим объёмом документов и баз знаний
- Бизнесы, которым нужен AI-ассистент по внутренним данным
- Команды, уставшие искать ответы в 1000 файлов
Результат
- AI-ассистент, отвечающий по вашим данным с источниками
- Семантический поиск по документам и базам
- Система с контролем актуальности и прав доступа
Какие проблемы решает
LLM без контекста вашей компании даёт общие ответы. RAG-системы соединяют модель с вашими данными — и ответы становятся точными, актуальными и проверяемыми.
Для кого
Знания разбросаны по документам, чатам и базам
Сотрудники тратят время на поиск ответов вручную
LLM отвечает общими фразами без вашего контекста
Галлюцинации — модель выдумывает факты без источников
Данные меняются, а знания не обновляются
Когда это нужно
У вас есть документы, по которым нужны точные ответы
Нужен ассистент по регламентам, продуктам или коду
Требуются ссылки на источники в каждом ответе
Данные обновляются — нужна актуальная база знаний
Подход
Проектируем RAG как систему: качество индекса, релевантность поиска, оценка ответов — от прототипа до production.
01
Discovery
Анализ задачи и поиск AI-возможностей
02
Architecture
Проектирование AI-системы: агенты, RAG, данные
03
MVP
Рабочий продукт за недели, а не месяцы
04
Production
Деплой, мониторинг, масштабирование и развитие
Техническая экспертиза
Стек для production-ready RAG-систем.
RAG
Retrieval-augmented generation: индекс, поиск, генерация
OpenAI / Claude / Gemini
Модели для генерации ответов и эмбеддингов
OpenRouter
Унификация моделей и контроль расходов
AI Agents
Агенты для обработки документов и маршрутизации
PostgreSQL
Хранение документов и метаданных
React / Next.js
Интерфейсы ассистентов и администрирования
Экспертные статьи
Как мы подходим к этой задаче в собственных продуктах — из базы знаний.
Частые вопросы
Что такое RAG и зачем он нужен?
RAG (Retrieval-Augmented Generation) — подход, при котором LLM сначала ищет ответ в ваших данных, а затем генерирует ответ на их основе. Это даёт точность и источники вместо общих фраз.
Какие документы подходят для RAG-системы?
Любые текстовые данные: регламенты, документация, договоры, базы знаний, статьи. Мы подготавливаем пайплайн загрузки, очистки и индексации ваших форматов.
Как вы решаете проблему галлюцинаций?
Ответы строятся только на найденных документах, каждый ответ сопровождается ссылками на источники. Если данных недостаточно — система честно говорит об этом.
Можно ли ограничить доступ к части документов?
Да. Мы проектируем права доступа на уровне документов: разные роли видят разные источники, права проверяются на каждом запросе.
Как данные обновляются?
Мы строим пайплайны индексации: документы можно добавлять вручную или автоматически из ваших систем. Система отслеживает версии и переиндексирует изменения.
Сколько стоит RAG-система?
MVP с одним источником данных — от $2,000-4,000. Полная система с интеграциями, правами и обновлениями обсуждается после анализа ваших данных.