RAG-чат-бот для документів вашої компанії

Чи може AI-асистент відповідати на запитання з наших власних документів?

Так. Саме це робить генерація, доповнена пошуком (RAG): перш ніж модель напише відповідь, асистент шукає у ваших власних документах і передає моделі лише ті фрагменти, які відповідають на запитання. Кожна відповідь має посилання на документ, з якого вона взята, тож команда може перевірити її одним кліком.

Асистент працює з дисками, вікі, історією звернень і даними про продукти, розуміє звичайну мову і стане в пригоді як командам підтримки, що відповідають клієнтам, так і працівникам, які шукають внутрішній регламент.

Як асистент уникає вигадок?

Ми підбираємо пошук під запитання, які ви отримуєте, а не застосовуємо один режим до всього:

• Прямий пошук — для впорядкованої, актуальної бази знань із запитаннями про окремі факти, де найважливіші швидкість і низька вартість відповіді.
• Коригувальний прохід — для неповних баз знань або таких, що швидко застарівають: кожен знайдений фрагмент спершу перевіряється на релевантність, а коли нічого не підходить, асистент переформулює запит з урахуванням розмови або каже, що не знає. Це наш стандартний варіант для асистентів підтримки клієнтів.
• Граф знань — для запитань, що охоплюють багато документів, як-от «що змінилося за останні два тижні» чи «як компанія X пов’язана з проєктом Y», де відповідь залежить від зв’язків між сутностями.
• Друга модель, яка перевіряє першу, перш ніж користувач побачить відповідь, — для тих небагатьох відповідей, де важить кожне слово.

Чи знайде він точні коди, назви й артикули?

Так. Пошук лише за змістом часто розмиває точні збіги, тому разом із ним працює пошук за ключовими словами (BM25). Номери деталей, посилання на пункти договорів і коди продуктів знаходяться за точним збігом, а решта запитання — за змістом.

Для масштабу й фільтрації за метаданими ми використовуємо Qdrant; коли відповідь залежить від зв’язків між документами — Neo4j.

Чи враховує він, хто що має право бачити?

Так. Права доступу прив’язані до користувача: асистент шукає лише в тих документах, які людина, що питає, має право відкрити. Запитання від відділу продажів ніколи не витягне документ, доступний лише HR.

На якій моделі він працює?

На тій, що підходить вашому бюджету й вашим правилам щодо даних: OpenAI, Anthropic, Google, Qwen, DeepSeek або відкрита модель на ваших власних серверах. Усі вони працюють через один інтерфейс, тож перейти згодом на кращу чи дешевшу модель — це зміна конфігурації. Коли використовується хмарна модель, невелика локальна модель маскує персональні дані ще до відправлення запиту й відновлює їх у відповіді.

Коли він вам не потрібен?

Коли запитань небагато, а відповіді ніколи не змінюються, добре впорядкована сторінка FAQ обійдеться дешевше. Коли людям здебільшого потрібна одна точна цифра з однієї системи, може вистачити звіту чи поля пошуку в самій системі. Ми скажемо про це на першому дзвінку.