DataQuaLab

RAG: AI на ваших знаниях

Языковая модель не знает ваших договоров, регламентов и продуктов. RAG (retrieval-augmented generation) находит нужные фрагменты в ваших документах и данных и отвечает на их основе, показывая, откуда взят ответ.

Что входит

  • Обзор источников знаний и их качества
  • Подготовка, разбиение и индексация документов
  • Поиск по тексту и смыслу с переранжированием
  • Ссылки на источники и учёт прав доступа
  • Оценка качества ответов на ваших вопросах

Что вы получите

  • Сотрудники получают ответы из знаний компании за секунды
  • Каждый ответ можно проверить по источнику
  • Люди видят только то, к чему у них есть доступ
  • Измеренное качество, а не впечатление от демо

Кому подходит

Компании, у которых много внутренних знаний в документах и системах и люди тратят время на поиск: поддержка, юристы, HR, операции и продажи.

Работаем с компаниями по всему миру.

Частые вопросы

Работает ли это с документами на арабском?

Может работать, но арабскому нужно отдельное внимание при извлечении текста, поиске и выборе модели. Проверяем качество на ваших реальных документах и вопросах до внедрения.

Может ли система выдумывать?

Полностью убрать этот риск нельзя, но его можно снизить: система отвечает по найденным источникам, показывает ссылки и может сказать, что не знает. Мы измеряем это на ваших вопросах.

Уйдут ли наши документы за пределы компании?

Нет, если ваши требования это исключают. Система может работать on-premise или в частном облаке.

Что сильнее всего влияет на качество?

Качество исходных документов. Устаревшие, дублирующиеся или плохо отсканированные документы дают плохие ответы, поэтому начинаем с их обзора.

On-premise или в облаке

Всё, что мы строим, может работать там, где разрешено находиться вашим данным. Вариант выбираем вместе, исходя из требований безопасности, применимого закона и бюджета.

  • On-premise

    На ваших серверах: данные и модели остаются внутри вашего периметра.

  • Частное облако

    Выделенная среда в облаке, изолированная от других клиентов.

  • Публичное облако

    AWS, Microsoft Azure или Google Cloud: управляемые сервисы для быстрого старта и гибкого масштабирования.

  • Гибрид

    Чувствительные данные остаются у вас, а остальная нагрузка работает в облаке.

Бесплатный экспресс-разбор за 30 минут

Расскажите о задаче: за 30 минут онлайн разберём, где ломаются ваши данные и что исправить в первую очередь. Бесплатно и без обязательств.

Термины по теме