AI-помощник на данных бизнеса
RAG-база знаний и AI-поиск по документам
RAG-база знаний помогает сотрудникам и клиентам получать ответы по документам компании: регламенты, инструкции, прайсы, договоры, FAQ, таблицы и презентации. Модель не отвечает “из головы”, а ищет релевантный контекст и формирует ответ на его основе.
Не чат ради чата
Помощник закрывает задачу клиента
RAG-пайплайн состоит из нескольких важных слоёв: ingestion документов, разбиение на фрагменты, embeddings, векторный поиск, reranking, генерация ответа и логирование качества. Если пропустить эти детали, получится красивый чат, который уверенно ошибается. Мы строим RAG как инженерный контур: источники, права доступа, обновление данных, ограничения модели, цитирование и проверка ответов.
Такое решение подходит для внутренней базы знаний, поддержки клиентов, onboarding сотрудников, поиска по PDF/Excel/DOCX, анализа документации и подготовки ответов менеджерам.
Ищет по смыслу в PDF, DOCX, XLSX, HTML и текстовых документах
Отвечает с опорой на найденные источники
Поддерживает обновление базы знаний и переиндексацию
Учитывает роли и доступы к разделам данных
Логирует вопросы, качество ответов и проблемные зоны базы
Живой сценарий
Так это выглядит у клиента
Посетитель пишет обычными словами. Помощник уточняет задачу, опирается на данные и ведёт к следующему действию.
Демо использует подготовленные ответы. Рабочая версия подключается к вашим данным и правилам.
От диалога к результату
LLM, данные и действие работают как одна система
База знаний и RAG
Документы, страницы, таблицы, FAQ и регламенты превращаем в проверяемую базу ответов.
Подробнее 02Квалификация лида
Помощник уточняет задачу, бюджет, срок и контакт, а не просто поддерживает разговор.
Подробнее 03Уведомления и CRM
Передаём заявку в почту, Telegram или CRM вместе с контекстом разговора.
Подробнее 04AI-конфигуратор
Для каталога или сложной услуги подбираем вариант по смыслу, бюджету и параметрам.
ПодробнееМеханика
Как работает в вашем бизнесе
RAG нужен, когда ответ должен опираться на документы компании, а не на фантазию модели
Собираем источники данных и правила доступа
Строим ingestion, chunking, embeddings и retrieval
Настраиваем prompts, reranking и формат ответа
Тестируем на реальных вопросах и улучшаем базу
Почему сейчас
Клиенту нужен ответ, а менеджеру — тёплый лид
У компаний часто есть десятки документов, но сотрудники всё равно спрашивают друг друга в чатах. Клиенты ждут ответа от поддержки, менеджеры ищут нужный PDF, а новые сотрудники тратят недели на разбор регламентов. RAG превращает хаотичную базу документов в рабочий интерфейс вопросов и ответов.
Быстрый поиск по корпоративным знаниям
Меньше нагрузки на поддержку и руководителей
Ответы с привязкой к источникам
Можно использовать внутри компании или на сайте
База знаний улучшается по логам реальных вопросов
Возможности
От консультации до интеграций
AI-помощник
Отвечает и приводит заявки — рабочий продукт сам по себе.
- 01Обучение на ваших данныхБерём ваши услуги, цены и FAQ — помощник отвечает по вашей информации, а не общими словами.
- 02Понимает вопрос живым языкомНе кнопки по сценарию: клиент пишет как угодно, бот понимает суть и отвечает по делу.
- 03Работает 24/7Отвечает ночью и в выходные — заявки не теряются вне рабочего времени.
- 04Доведение до заявкиПодсказывает, подбирает и мягко ведёт к заявке, заказу или записи.
- 05Заявки в Telegram и на почтуКонтакт и суть запроса уходят менеджеру — он получает уже тёплого клиента.
- 06Виджет-чат на сайтАдаптивный чат, ставим на ваш сайт под ключ, в вашем стиле.
Умный консультант и интеграции
Подбор, запись, мессенджеры, CRM — продаёт сам.
- 01Память диалога и контекстПомнит, о чём шла речь, и ведёт связный разговор, а не отвечает обрывками.
- 02Подбор из каталогаДля магазинов и услуг: предлагает конкретные товары/услуги под запрос и бюджет.
- 03Запись и проверка занятостиЗаписывает на услугу/приём, учитывает занятые слоты — без конфликтов.
- 04Помощник в мессенджерахТот же ИИ в Telegram/WhatsApp, а не только на сайте — куда клиентам удобнее писать.
- 05Интеграция с CRMЗаявки и диалоги уходят в Bitrix24 / amoCRM прямо в воронку продаж.
- 06Аналитика диалоговВидно, о чём спрашивают чаще — для улучшения услуг, контента и скриптов.
Архитектура
Что находится под капотом
Не магия и не один API-вызов: база знаний, модель, ограничения, каналы и контроль заявок.
Векторная база знаний
Ваши услуги, цены, FAQ и каталог индексируем в векторную базу (embeddings). ИИ ищет ответ по смыслу, поэтому отвечает точно по вашей информации.
LLM-агент
Связка с современной моделью (Claude / GPT / DeepSeek) и retrieval по вашей базе. Помощник понимает вопрос, держит контекст и доводит до заявки.
Встраиваемый чат-виджет
Один тег <script> на ваши страницы, в вашем стиле, с изоляцией. Сайт не переписываем — аккуратно встраиваемся.
Пайплайн заявок
Контакт и суть запроса уходят в Telegram (Bot API), на почту и вебхуком в CRM. Сложные вопросы — передаём живому менеджеру.
Каналы и синхронизация
Тот же ИИ на сайте и в мессенджерах (Telegram/WhatsApp). При изменении услуг/цен база знаний обновляется.
Интеграции
CRM (Bitrix24 / amoCRM), запись и проверка занятости, онлайн-оплата — подключаем под ваши процессы.
Хостинг и поддержка
Тонкий сервис на VPS или serverless, мониторинг качества ответов и донастройка сценариев.
Честные ограничения
Что мы не делаем
Не обещаем “SEO в топ за неделю” и не продаём позиции без технической базы.
Не ставим пачку плагинов вместо нормальной архитектуры и измерений.
Не переписываем рабочую админку, если бизнесу достаточно вынести быстрый frontend.
Не внедряем AI-чат без данных, сценариев, ограничений и проверки ответов.
Не сдаём проект без доступа, документации и понятной схемы поддержки.
Запуск · 1–2 недели · от 900 BYN
Три этапа до рабочего помощника
Сбор данных
Берём услуги, цены, FAQ, каталог и правила ответа. Отделяем факты от рекламных формулировок.
Сценарии и интеграции
Настраиваем подбор, квалификацию лида, передачу менеджеру, почту, Telegram или CRM.
Запуск и проверка
Ставим виджет, прогоняем реальные вопросы, проверяем ограничения и качество ответов.
Частые вопросы
Какие документы можно подключить?
PDF, DOCX, XLSX, CSV, HTML, текстовые страницы, FAQ, базы Notion/Google Drive и другие источники при наличии доступа.
Что такое embeddings?
Это векторное представление текста, которое позволяет искать по смыслу, а не только по точному совпадению слов.
Можно ли разграничить доступы?
Да. Для внутренних систем можно учитывать роли пользователей и показывать ответы только по доступным источникам.
Как часто обновляется база?
Зависит от задачи: вручную, по расписанию или при изменении источника через webhook/API.
Можно ли показывать источники ответа?
Да, это правильная практика. Ответы можно сопровождать ссылками на документы и фрагменты.
Чем RAG лучше обычного ChatGPT?
Обычная модель не знает ваши документы. RAG сначала находит релевантный контекст в вашей базе, а уже потом формирует ответ.
Уже сделали
Работающие AI-инструменты и интеграции, а не презентации.
Ermakov Media — калькулятор полиграфии
Десятки продуктов и параметров: клиент выбирает тираж, материал, постобработку — и сразу видит цену с НДС, затем оформляет заявку.
Открыть калькулятор
DTL — AI-подбор автохимии по задаче
Клиент описывает задачу и бюджет — ИИ открывает нужный раздел и собирает набор товаров (по задаче, типу клиента или для СТО).
ПодробнееСледующий шаг
Встроить помощника в реальный канал продаж
AI становится полезнее, когда связан с каталогом, CRM или интерфейсом внутри Telegram.
Готовы начать?
Расскажите, какой цифровой продукт нужен бизнесу.
Для первого ответа хватит нескольких предложений: что работает сейчас и какой результат нужен.
Обсудить задачу
Выберите удобный способ связи
Ответим на вопросы, предложим первый план и сориентируем по срокам и бюджету.