База знаний и RAG для предприятия
Система, которая отвечает по вашим данным. С источниками. На вашей инфраструктуре.
Корпоративные знания не теряются — они просто не находятся. Мы собираем их в единый слой и даём AI-систему, которая отвечает на вопросы по вашим документам с указанием источника, не выдумывает и честно говорит «не знаю». Для промышленности и госсектора — с развёртыванием on-premise и по 152-ФЗ.
Проблема · 02
Wiki не умирает от нехватки. Она умирает от того, что её не найти.
В любой компании за годы накапливается огромный объём знаний — протоколы, регламенты, переписка, реестры, история решений. Но около 40% страниц корпоративной базы не открываются за год, поиск возвращает десятки файлов вместо ответа, а самое ценное — опыт «как мы это делаем» — живёт в головах трёх-пяти человек.
За последние два года у этих знаний появился новый потребитель — AI-агенты, которые работают ровно настолько хорошо, насколько им доступен контекст. Состояние базы знаний перестало быть вопросом удобства сотрудников. Это стало прямым ограничителем скорости компании.
Как мы работаем · 03
Четыре этапа. Каждый — точка возврата.
Аудит
1–2 неделиИнвентаризируем источники: что где лежит, в каком формате, кто отвечает. Документируем целевые сценарии и снимаем baseline — сколько занимают самые сложные запросы «вручную» сейчас.
На выходе: Карта данных · правила доступа · список сценариев
Пилот
4–8 недельРаботающий прототип на части данных. Семантическая схема сущностей, гибридный retrieval, тестовый набор вопросов с эталонными ответами. Доказываем, что система отвечает — с измеримой точностью.
На выходе: Прототип · метрики качества · решение go / no-go
Внедрение
2–4 месяцаProduction: подключение всех источников, RBAC и матрица доступа, интеграции с 1С / Битрикс24 / почтой, guardrails против галлюцинаций, развёртывание on-premise при необходимости.
На выходе: Рабочая система · интеграции · документация
Поддержка
постоянноРегулярная переиндексация, мониторинг качества ответов, улучшение по обратной связи, обновление семантической схемы по мере изменения компании. Метрика «сколько раз система сказала не знаю» — KPI на рост базы.
На выходе: SLA · отчёты руководству · развитие базы
Самый дешёвый и при этом самый важный этап — семантический слой на пилоте. От качества схемы зависит вся последующая работа.
Что внутри · 04
Гибрид vector + graph — стандарт продакшен-внедрений.
- 01Семантический слой: явная схема сущностей и связей вашей предметной области
- 02Гибридный retrieval — vector ловит «о чём речь», граф уточняет по связям
- 03Source attribution: к каждому ответу ссылка на исходный документ
- 04Guardrails: при низкой уверенности система говорит «не знаю», не выдумывает
- 05RBAC и матрица доступа — каждая роль видит только свои типы документов
- 06Интеграции с 1С, Битрикс24, корпоративной почтой и порталами
- 07On-premise развёртывание — данные не покидают ваш контур
- 08Self-hosted модели (Qwen, Llama) для чувствительных данных
- 09Аудит запросов: кто, что спросил, какой ответ и из каких источников
Безопасность · 05
Данные не покидают ваш контур.
На какие вопросы отвечает · 06
Если система отвечает на это за 30 секунд — она работает.
Q/01
«Какие позиции мы заявляли по этому вопросу за последние 5 лет?»
Сквозной поиск по протоколам, письмам и официальным документам — за секунды вместо часов разбора папок.
Q/02
«Кто из команды уже работал с этим заказчиком / ведомством?»
Связи между людьми, проектами и контрагентами, которые сейчас живут только в головах ключевых сотрудников.
Q/03
«Готов ли пакет материалов по теме X?»
Статус и комплектность по теме, собранные из разных источников в один ответ с ссылками.
Q/04
«Как мы обычно решаем такую задачу?»
Tacit knowledge — неявный опыт компании, извлечённый из переписки, тикетов и документов, а не из мёртвой wiki.
Q/05
«Что изменилось в регламенте с прошлой версии?»
Версионность с историей и diff — система показывает, что и когда поменялось, и кто внёс правку.
Q/06
«Эти два документа противоречат друг другу?»
Система не выбирает молча — показывает обе версии и просит ответственного решить.
Опыт · 07
Мы это не только проектируем — мы про это пишем.
Один из проектов — корпоративная база знаний для регионального союза промышленников: сотни компаний-членов, профильные комитеты, многолетняя история решений и официальных позиций. Система отвечает на сквозные вопросы, которые раньше требовали часов ручного разбора протоколов.
Мы разобрали тему глубоко в отдельной статье — почему классические wiki не работают, чем гибрид RAG + GraphRAG отличается от наивного подхода, и куда всё это движется к 2030 году.
Читать статью: корпоративная база знаний после ИИ-агентов →Когда это нужно · 08
Шесть сигналов, что база знаний окупится.
- Поиск по сетевым папкам возвращает 50 файлов, релевантный — на пятой странице
- Решения по сквозным вопросам разбросаны по протоколам без единой нумерации тем
- Новый сотрудник входит в курс дела месяцами — за счёт «как мы тут работаем»
- Ключевые знания живут в головах трёх-пяти человек, и это риск
- Данные чувствительные — нужен on-premise и соответствие 152-ФЗ
- Уже пробовали «чат-бота», но он выдумывал и подставлял компанию
FAQ · 09
Что обычно спрашивают до подписания брифа.
Связанные направления
Начните с аудита — без обязательств идти дальше.
Аудит снимает baseline, картирует источники и даёт точную смету остальных этапов. Заполните бриф — отвечу лично в течение рабочего дня и предложу формат пилота.