RAG-системы

Строим RAG-системы, которые соединяют мощь генеративных моделей с контролируемыми корпоративными данными – каждая цитата проверяема, каждый ответ обоснован ссылкой на первоисточник.

Свяжитесь с нами

Что мы делаем

RAG – это мост между генеративным ИИ и вашими данными. Мы строим системы, которые находят нужную информацию среди тысяч документов и формулируют ответ на её основе, полностью исключая вымысел.

Процесс

Проектируем пайплайн: загрузка и очистка данных → чанкинг (разбивка на фрагменты) → эмбеддинг → индексация в векторной БД → поиск + генерация. Настраиваем параметры: размер чанка, перекрытие, количество возвращаемых фрагментов, температурy модели. После запуска – непрерывный мониторинг качества ретрива и точности ответов.

Особое внимание уделяем безопасности: разграничение доступа к документам, логирование запросов, защита от prompt injection.

Технологии

  • Векторные базы данных – Qdrant, Milvus, Chroma, pgvector
  • Эмбеддинг-модели – multilingual E5, intfloat, BGE, OpenAI/text-embedding
  • Провайдеры LLM – Claude, GPT, YandexGPT, локальные модели через Ollama/vLLM
  • Мультимодальный поиск – текст + изображения + аудио в едином векторном пространстве
  • Hybrid Search – комбинация семантического и полнотекстового поиска для максимальной точности

Преимущества

Никаких галлюцинаций. Каждый ответ привязан к конкретному документу из вашей базы. Если информация не найдена – система честно сообщит об этом, а не выдумает.

Актуальность в реальном времени. Обновили прайс-лист или регламент – система видит изменения сразу. Не нужно переобучать модель, переиндексация занимает минуты.

Контроль доступа. Документы видны модели только если у пользователя есть права на их просмотр. Юридически значимая информация не уходит в ответ неподготовленному сотруднику.

Не знаете, подойдёт ли RAG под вашу задачу?
Опишите процесс и данные, которые хотите подключить, – подберём тип решения и оптимальную архитектуру.
Получить подбор решения

FAQ

Что такое RAG и чем он лучше обычного LLM?
RAG (Retrieval-Augmented Generation) – это архитектура, в которой модель перед генерацией ответа ищет релевантные фрагменты в вашей базе знаний. Результат: ответ всегда опирается на факты, снижены галлюцинации, каждая цитата подтверждается ссылкой на документ. Обычный LLM отвечает только из того, что запомнил при обучении.
Какие данные можно подключить к RAG-системе?
Любые текстовые документы: договоры, техническую документацию, статьи, БД, PDF, Word, Excel, HTML-страницы, базы знаний Confluence/Notion. Если данные в реляционной БД – используем Text-to-SQL. Поддерживаются сотни тысяч документов при сохранении скорости поиска до секунды.
Насколько точны ответы?
Точность составляет 92–98% в зависимости от качества и полноты базы знаний. Каждый ответ сопровождается ссылкой на исходный документ – пользователь может проверить факт. Внедряем confidence scoring: модель сообщает, если не уверена в ответе.
Можно ли использовать RAG для анализа неструктурированных данных (сканы, изображения)?
Да, через мультимодальные модели. Мы подключаем OCR для сканов и изображений, аудиотранскрибацию для записей звонков, парсинг видео. Любой формат сводится к тексту или эмбеддингам, которые индексируются в векторной БД.