Корпоративный ИИ-ассистент по базе знаний: точные ответы по регламентам
Корпоративный ИИ-ассистент отвечает по базе знаний компании — регламентам, инструкциям, договорам — и показывает источник, а не выдумывает. В основе RAG: ответ всегда опирается на ваши документы. Работает в закрытом контуре, режимы для клиентов и сотрудников.
Знания живут в головах и файлах
Регламенты и инструкции лежат в папках и в памяти сотрудников. Человек уходит — знания уходят с ним, а новичок неделями ищет, «как у нас принято». База знаний, в которую никто не заглядывает, не работает.
Как устроен ИИ-ассистент (RAG)
RAG (retrieval-augmented generation) — связка поиска по вашим документам и языковой модели. Ассистент находит релевантные фрагменты в базе, отвечает строго по ним и прикладывает ссылку на источник. Ответы проверяемы, а не «придуманы», и обновляются вслед за документами.
Создание ИИ-ассистента в вашем контуре
Разворачиваем ассистента on-premise на отечественных LLM — корпоративные знания и договоры не покидают периметр. Внешний режим отвечает клиентам, внутренний помогает сотрудникам; доступы и источники разграничиваются. Решение соответствует 152-ФЗ и требованиям к КИИ.
Частые вопросы
Чем ИИ-ассистент отличается от ChatGPT?
ChatGPT отвечает по общим знаниям модели, может ошибаться в фактах о вашей компании и при этом недоступен и юридически рискован. Корпоративный ассистент отвечает только по вашим документам, показывает источник и работает в закрытом контуре.
Откуда ассистент берёт ответы?
Из ваших источников: регламенты, инструкции, договоры, база знаний, статьи поддержки. При обновлении документов ответы обновляются вслед за ними.
Данные компании не утекут?
Нет. Ассистент разворачивается в вашем закрытом контуре на отечественных моделях, а доступы разграничены. Корпоративные знания не уходят наружу — это закрывает 152-ФЗ и требования к КИИ.
Покажем, где вы теряете деньги — и как закрыть контур.
Аудит: находим, где утекают деньги и время, считаем экономию ФОТ и предлагаем решение в вашем периметре.