BOBER AI
← Все решения
RAG & Knowledge

RAG-системы

Ответы LLM с опорой на ваши документы — цитаты, актуальность, контроль галлюцинаций.

Telegram

RAG (Retrieval-Augmented Generation) — стандарт enterprise AI, когда ответ должен опираться на корпоративные документы. LLM получает релевантные фрагменты из базы знаний и генерирует ответ с цитатами — не из «памяти» модели.

Bober AI Systems строит RAG для поддержки, HR, продаж и инженерных команд. Кейс Kaspersky: ассистент по продуктовой документации с grounding и контролем доступа. Без RAG такой проект невозможен в production.

Технический контур: ingestion (парсинг, chunking, metadata), embedding model, vector DB (Qdrant, pgvector, OpenSearch), retrieval + rerank, prompt с контекстом, guardrails. Обновление индекса — по webhook или расписанию.

Качество RAG измеряем eval-набором: вопрос → expected source → проверка citation и factual accuracy. Без eval RAG деградирует незаметно после первого релиза.

Private LLM обязателен, если документы содержат NDA и ПДн. Разворачиваем в Yandex Cloud, Selectel или on-prem.

Срок — 4–6 недель до production MVP. Масштабирование на новые отделы — добавление ACL и источников.

Проблемы «голого» LLM

  • —Модель не знает ваших продуктов, регламентов и цен
  • —Ответы уверенные, но неверные — юридические и репутационные риски
  • —Документы разбросаны по Confluence, SharePoint, PDF и CRM
  • —Нет процесса обновления знаний после изменения регламентов

Deliverables

  • —Pipeline ingestion: PDF, DOCX, HTML, CRM → chunks → embeddings
  • —Vector store и retrieval с reranking
  • —API и UI ассистента с обязательными цитатами
  • —Процесс re-index и мониторинг качества (eval set)

Этапы RAG-проекта

01

Аудит данных

Источники, форматы, ACL, частота обновлений. Карта «что индексируем».

02

Ingestion pipeline

Парсеры, chunk strategy, metadata (отдел, продукт, дата).

03

Retrieval tuning

Hybrid search, reranker, top-k, фильтры по metadata.

04

Eval и production

Golden questions, regression tests, мониторинг drift.

RAG architecture

  • —Sources: Confluence, S3, CRM attachments, email archives
  • —ETL: parse → chunk → embed → upsert vector DB
  • —Query: embed question → retrieve → rerank → build prompt
  • —LLM: private API, citation-required template
  • —Ops: re-index jobs, ACL sync, quality dashboard

Эффект RAG

−35%

время поиска информации сотрудниками

90%+

ответов с citation при правильном tuning

4–6 нед.

MVP в production

Связанные кейсы

Email AI Assistant — Kaspersky

Email AI Assistant — Kaspersky

−50% повторных обращений L1

LLM · RAG · JavaScript

Консультанты быстрее закрывают типовые обращения, единообразно отвечают на вопросы о продуктах и тратят больше времени на сложные инциденты и апсейл.

Подробнее о проекте →
База знаний для поддержки: −50% повторных вопросов

База знаний для поддержки: −50% повторных вопросов

−50% повторяющихся обращений, быстрее онбординг новых операторов.

Подробнее о проекте →

FAQ по RAG

RAG vs fine-tuning?
RAG — для актуальных документов без переобучения. Fine-tuning — для стиля и узких доменов, дороже в поддержке.
Какие vector DB?
Qdrant, pgvector, OpenSearch — по масштабу и инфраструктуре.
Multilingual?
Да. Русский + English — типичный кейс для enterprise РФ.
Как обновлять документы?
Webhook при публикации, nightly sync, версионирование chunks.
ACL?
Metadata filters по роли/отделу на этапе retrieval.
Галлюцинации?
Citation-only mode, «не знаю» при low score, human escalation.
Бюджет?
От 400 000 ₽ за MVP. Private LLM — отдельно или в пакете.

Связанные услуги

Контакт

Или оставьте заявку

Ответы LLM с опорой на ваши документы — цитаты, актуальность, контроль галлюцинаций.