Перетворимо ваші ідеї в ефективний інструмент!
Зателефонувати зараз +38 (093) 523-15-02
AI-рішення

Розробка RAG-систем і семантичного пошуку

Семантичний пошук по документах, каталогу й базі знань: RAG-система знаходить потрібні фрагменти й відповідає з посиланням на джерело, а не вигадує.

від 50 000 ₴

Обговорити проєкт
RAG-система знаходить у документах компанії фрагменти, що стосуються запитання, і дає відповідь із посиланням на джерело
Відповіді з посиланням на джерело
Документи, каталог, база знань
Дані — у вашій інфраструктурі
Пілот за 2–4 тижні

Що таке RAG простими словами

RAG (retrieval-augmented generation, «генерація з пошуком») — спосіб, яким AI-асистент відповідає за вашими матеріалами без перенавчання моделі. На кожне запитання система спершу шукає у ваших документах, каталозі чи базі знань фрагменти, які його стосуються, а модель складає відповідь лише з них і показує, звідки взяла кожне твердження.

Пошук іде за змістом, а не за збігом слів: на запит «як повернути товар» система знайде розділ «Обмін і повернення», навіть якщо цих слів у запиті немає. Коли відповіді у ваших даних немає, RAG-система так і каже — замість того щоб вигадувати.

Перевірити, як це працює на ваших документах, можна за 2–4 тижні — пілотом за фіксовану ціну.

Для кого

Кому потрібна RAG-система

  • Підтримка з великою базою знань

    Оператори й бот знаходять відповідь у статтях і регламентах за секунди, а не гортають десятки сторінок.

  • Компанії з архівом документів

    Договори, інструкції й регламенти: співробітник питає своїми словами й отримує відповідь із посиланням на документ.

  • Магазини з великим каталогом

    Покупець описує, що шукає, — пошук за змістом знаходить товар, навіть коли назва звучить інакше.

Що входить

Що входить у розробку RAG-системи

  • Аудит даних

    Розбираємо, де лежать знання: які документи й системи підключати, що застаріло і які запитання ставлять найчастіше.

  • Підключення джерел

    PDF, Word, Excel і Google Таблиці; сайт і каталог; Google Drive, Notion, Confluence; база знань підтримки й CRM.

  • Індекс і векторна база

    Ділимо тексти на фрагменти й зберігаємо їх у pgvector або Qdrant — на вашому сервері чи в хмарі, яку обираєте ви.

  • Семантичний пошук

    Пошук за змістом із фільтрами за розділами й датами — окремим полем на сайті чи порталі або як основа асистента.

  • Відповіді з джерелом

    Модель відповідає лише зі знайдених фрагментів і дає посилання на документ і розділ, з яких узято відповідь.

  • Права доступу

    Кожен користувач бачить лише ті документи, до яких має доступ, а індекс зберігається у вашій інфраструктурі.

  • Оцінка якості

    Перевіряємо відповіді на наборі ваших реальних запитань до запуску й після нього, а слабкі місця доопрацьовуємо.

  • Запуск і супровід

    Вбудовуємо в сайт, портал, Telegram чи CRM і навчаємо команду; місяць супроводу після запуску входить у ціну.

Процес

Від аудиту до запуску — чотири кроки

  1. 01

    Аудит і оцінка

    Розбираємо ваші джерела й типові запитання, обираємо модель і сховище, фіксуємо метрику якості, кошторис і строки.

  2. 02

    Пілот

    За 2–4 тижні збираємо прототип на частині ваших документів і перевіряємо відповіді на реальних запитаннях — за фіксовану ціну.

  3. 03

    Розробка й інтеграції

    Підключаємо всі джерела, права доступу й канали: сайт, портал, Telegram чи CRM. Система з інтеграціями — 1–2 місяці.

  4. 04

    Запуск і супровід

    Навчаємо команду й налаштовуємо оновлення індексу. Місяць супроводу після запуску входить у ціну.

Стек

Технології RAG-систем

Модель обираємо під задачу й бюджет, векторну базу — під обсяг даних. Коли дані не можуть залишати периметр, усе працює на вашому сервері.

  • OpenAI API
  • Anthropic API
  • Google Gemini
  • Open-source моделі
  • LangChain / LlamaIndex
  • pgvector
  • Qdrant
  • Python
Кейси

Як це було в реальних проєктах

Задача, рішення і результат: що саме зробили і що з цього вийшло.

Усі кейси
  • Програма обліку майстерні на екрані ноутбука: таблиця деталей із пошуком за змістом, поруч фото плати
    Майстерня електроніки й прототипів

    Майстерня: складська програма з AI-агентами, пошуком за змістом і MCP-сервером

    Задача Тримати в одному місці все, що є в майстерні: деталі й залишки, документи, обладнання, проєкти. І заповнювати це голосом і фото, а не формами.

    Що зробили Застосунок на Laravel і React, де в кожного запису є внутрішній код, а пошук працює за змістом. Чат усередині й зовнішні агенти користуються тими самими інструментами, і права перевіряються на кожному виклику.

    Результат У програмі вже 141 деталь, 235 описаних AI фото й 538 векторів, а агенти зробили 86 змін за останній тиждень. Ми користуємося нею самі, і це справді зручно.

    Веб-застосунки / SaaS · RAG і семантичний пошук · Автоматизація та AI-агенти · Бекенд і API · Сайт на Laravel · AI-рішення Читати кейс

Що кажуть про нас наші клієнти

Ми впевнені, що після співпраці з нами Ви теж залишите тут позитивний відгук.

З цього сайту все й почалося. Відтоді замовили тут ще два сайти, а іншого підрядника навіть не шукали. Щоразу зроблено добре й вчасно. Колегам раджу.

Катерина Чорна Катерина Чорна Менеджерка проєктів, World Future Awards

Сайт, який ми зробили

WORLD FUTURE AWARDS worldfutureawards.com

Ми звернулися вже вдруге, тепер із сайтом самої палати. Пояснювати заново нічого не довелося: пам’ятали, як у нас усе влаштовано, і самі пропонували, як краще. А постійним клієнтам ще й знижка.

Ольга Кіпіані Ольга Кіпіані Директорка з проєктів, World Luxury Chamber of Commerce

Сайт, який ми зробили

World Luxury Chamber of Commerce worldluxurychamber.com

Думала, буде як і в інших фірмах: пишеш і чекаєш відповіді днями. А тут завжди на зв’язку й завжди відповідають. Навіть увечері та у вихідні, що особливо порадувало.

Дар’я Зуй Дар’я Зуй Інтернет-магазин українських товарів, Нікополь

Сайт, який ми зробили

ATIS atis-shop.com.ua

Скільки сказали на початку, стільки й заплатила. Коли в процесі попросила додати сторінку з результатами студентів, спершу назвали ціну, потім зробили. Жодних «це не входило» наприкінці. В інших так не було.

Анна Головач Анна Головач Викладачка англійської, підготовка до CAE

Сайт, який ми зробили

Anna ELT anna-elt-w.com.ua

Через два дні після запуску перестали надходити заявки з форми. Написав у суботу, до обіду полагодили. Проблема була на хостингу, але ніхто не сказав «це не до нас». Просто взяли й розібралися.

Олексій Дядечко Олексій Дядечко Адвокат, Київ

Сайт, який ми зробили

Офіс адвоката Дядечко diadechko.com.ua

Я в сайтах зовсім не розбираюся. Пояснювали простими словами, без термінів. Перед здачею показали, як самій змінювати тексти й фото, і записали відео. Тепер усе змінюю сама. Дякую за терпіння.

Мар’яна Дядечко Мар’яна Дядечко Адвокат, Київ

Сайт, який ми зробили

Офіс адвоката Дядечко diadechko.com.ua

Сайт запустили рік тому, а я досі пишу з дрібницями: додати партнерів, викласти фото зі свята. Відповідають, ніби здали вчора. Жодного разу не чула, що договір закінчився.

Марія Рубан Марія Рубан Менеджерка з PR і партнерств, World Luxury Chamber of Commerce

Сайт, який ми зробили

World Luxury Day worldluxuryday.com

Сайт потрібен був до початку сезону, термін жорсткий. Обіцяли чотири тижні, зробили за три з половиною. Я жодного разу не нагадував, самі щотижня писали, що готово. Сезон почали вже із сайтом.

Степан Соколов Степан Соколов Доставка раків у Харкові

Сайт, який ми зробили

Rakovar rakovar.com.ua

Зі старого сайту було одна-дві заявки на місяць. З нового через три місяці стало вісім-десять, без реклами. За потрібними запитами ми тепер на першій сторінці Google. Сайт нарешті окупається.

Мар’яна Мар’яна Пасажирські перевезення Одеса — Болгарія

Сайт, який ми зробили

Пасажирські перевезення odessa-bulgaria-bus.com

Поширені запитання про RAG-системи

Зібрали відповіді про те, чим RAG відрізняється від звичайного чат-бота, які дані можна підключити, де вони зберігаються, скільки коштує й триває впровадження. Не знайшли свого — напишіть нам.

Чим RAG відрізняється від звичайного ChatGPT?

ChatGPT відповідає з того, що модель запам’ятала під час навчання, і не знає ваших документів. RAG-система на кожне запитання спершу знаходить потрібні фрагменти у ваших даних, а модель відповідає лише з них і показує джерело. Якщо відповіді в документах немає, система так і каже — замість того щоб вигадувати.

Які дані можна підключити?

Документи — PDF, Word, Excel і Google Таблиці; сторінки сайту й каталог товарів; Google Drive, Notion і Confluence; базу знань підтримки й дані CRM. Джерела можна додавати поступово, а індекс оновлюється, коли змінюються документи.

Де зберігаються наші дані і чи навчається на них модель?

Документи й індекс зберігаються на вашому сервері або в хмарі, яку обираєте ви. Дані, що йдуть через API OpenAI чи Anthropic, за замовчуванням не використовуються для навчання моделей. Якщо дані не можна передавати назовні, розгортаємо open-source модель на вашому сервері. Кожен користувач бачить лише ті документи, до яких має доступ.

Скільки часу займає впровадження?

Пілот на частині ваших документів — 2–4 тижні, система з усіма джерелами й інтеграціями — 1–2 місяці. Строки й ціну фіксуємо в договорі. Почати можна з пілота за фіксовану ціну: він показує якість відповідей на ваших даних ще до великого проєкту.

Скільки коштує RAG-система?

Від 50 000 ₴. Точна ціна залежить від обсягу й типу даних, кількості джерел та інтеграцій і вимог до якості відповідей. Перевірити ідею можна пілотом від 30 000 ₴, а місяць супроводу після запуску входить у ціну.

Чи можна підключити RAG до чат-бота, сайту або CRM?

Так. Пошук і відповіді вбудовуємо у ваш сайт, внутрішній портал, Telegram або CRM. Якщо потрібен бот, який відповідає клієнтам із вашої бази знань, — це створення чат-ботів: RAG там працює всередині AI-бота.

Обговоримо, які знання підключити першими?

Розкажіть, де лежать ваші документи і які запитання ставлять найчастіше, — запропонуємо пілот і назвемо вартість і строки. Без зобов’язань.

Обговорити проєкт
+38 (093) 523-15-02

Будемо раді вашому дзвінку

ОБГОВОРИТИ ПРОЕКТ

Ми на зв'язку. Пишіть – ми обов'язково відповімо!

    ВАША ЗАЯВКА ПРИЙНЯТА

    Ми зв'яжемося з Вами найближчим часом

    ТЕХНІЧНІ ПРОБЛЕМИ

    Будь ласка, зв'яжіться з нами за телефоном: