Разработка RAG систем

Разрабатываем RAG-системы (Retrieval-Augmented Generation), которые мгновенно находят информацию в тысячах ваших PDF, Google Docs и CRM, и формируют точный ответ со ссылкой на источник. Никаких выдумок и «галлюцинаций».

Обсудить проект

3-5 млн

4 недели

20+ проектов

стоимость пилотного проекта

от гипотезы до работающего MVP

реализовано в России и за рубежом

Нам доверяют лидеры рынка

И еще 58+

компаний

Обсудить проект

Почему обычный ChatGPT не подходит бизнесу?

Если спросить публичный GPT, он либо не ответит, либо соврет

RAG-система сначала находит факты в ваших документах, и только потом просит нейросеть сформулировать ответ на их основе.

Сотрудники тратят часы, ища нужный пункт договора

Мы подключаем коннекторы ко всем вашим источникам. Сотрудник задает вопрос в одном чате и получает ответ, собранный из всех баз

Обучать модель каждый раз, когда изменился прайс-лист — долго и дорого

В RAG достаточно просто загрузить новый файл. Ответы обновятся мгновенно, переобучать нейросеть не нужно.

Как RAG-системы обеспечивают точность, безопасность и интеграцию, которых не хватает стандартному ChatGPT для корпоративных нужд

Что мы уже запустили

ИИ-ассистент для HR-отдела ИТ-компании

Умная база знаний для страховой

Компьютерное зрение для добывающей отрасли

Голосовой агент для финансовой организации

Задача:
Автоматизация консультаций по заявкам на кредит

Результат:
Сокращение времени обработки обращений на 60%
Конверсия в заполнение заявки +38%

Срок разработки:
4 недели от концепции до запуска

Задача:
Автоматизация проверки тестовых заданий программистов

Результат:
Увеличение скорости прохождения воронки найма на 40%

Срок разработки:
4 недели

Задача:
Анализ переговоров и извлечение инсайтов

Результат:
Увеличение конверсии продаж на 15%

Срок разработки:
8 недель

Задача:
Автоматизация контроля качества на производстве

Результат:
Снижение поломок оборудования на 20%

Срок разработки:
9 недель

Получить кейс под вашу отрасль