Превратим ваши идеи в эффективный инструмент!
Позвонить сейчас +38 (093) 523-15-02
AI-решения

Разработка RAG-систем и семантического поиска

Семантический поиск по документам, каталогу и базе знаний: RAG-система находит нужные фрагменты и отвечает со ссылкой на источник, а не выдумывает.

от 50 000 ₴

Обсудить проект
RAG-система находит в документах компании фрагменты, относящиеся к вопросу, и даёт ответ со ссылкой на источник
Ответы со ссылкой на источник
Документы, каталог, база знаний
Данные — в вашей инфраструктуре
Пилот за 2–4 недели

Что такое RAG простыми словами

RAG (retrieval-augmented generation, «генерация с поиском») — способ, которым AI-ассистент отвечает по вашим материалам без переобучения модели. На каждый вопрос система сначала ищет в ваших документах, каталоге или базе знаний фрагменты, которые к нему относятся, а модель составляет ответ только из них и показывает, откуда взяла каждое утверждение.

Поиск идёт по смыслу, а не по совпадению слов: на запрос «как вернуть товар» система найдёт раздел «Обмен и возврат», даже если этих слов в запросе нет. Когда ответа в ваших данных нет, RAG-система так и говорит — вместо того чтобы выдумывать.

Проверить, как это работает на ваших документах, можно за 2–4 недели — пилотом за фиксированную цену.

Для кого

Кому нужна RAG-система

  • Поддержка с большой базой знаний

    Операторы и бот находят ответ в статьях и регламентах за секунды, а не листают десятки страниц.

  • Компании с архивом документов

    Договоры, инструкции и регламенты: сотрудник спрашивает своими словами и получает ответ со ссылкой на документ.

  • Магазины с большим каталогом

    Покупатель описывает, что ищет, — поиск по смыслу находит товар, даже когда название звучит иначе.

Что входит

Что входит в разработку RAG-системы

  • Аудит данных

    Разбираем, где лежат знания: какие документы и системы подключать, что устарело и какие вопросы задают чаще всего.

  • Подключение источников

    PDF, Word, Excel и Google Таблицы; сайт и каталог; Google Drive, Notion, Confluence; база знаний поддержки и CRM.

  • Индекс и векторная база

    Делим тексты на фрагменты и храним их в pgvector или Qdrant — на вашем сервере или в облаке, которое выбираете вы.

  • Семантический поиск

    Поиск по смыслу с фильтрами по разделам и датам — отдельным полем на сайте или портале либо как основа ассистента.

  • Ответы с источником

    Модель отвечает только из найденных фрагментов и даёт ссылку на документ и раздел, откуда взят ответ.

  • Права доступа

    Каждый пользователь видит только те документы, к которым у него есть доступ, а индекс хранится в вашей инфраструктуре.

  • Оценка качества

    Проверяем ответы на наборе ваших реальных вопросов до запуска и после него, а слабые места дорабатываем.

  • Запуск и поддержка

    Встраиваем в сайт, портал, Telegram или CRM и обучаем команду; месяц поддержки после запуска входит в цену.

Процесс

От аудита до запуска — четыре шага

  1. 01

    Аудит и оценка

    Разбираем ваши источники и типичные вопросы, выбираем модель и хранилище, фиксируем метрику качества, смету и сроки.

  2. 02

    Пилот

    За 2–4 недели собираем прототип на части ваших документов и проверяем ответы на реальных вопросах — за фиксированную цену.

  3. 03

    Разработка и интеграции

    Подключаем все источники, права доступа и каналы: сайт, портал, Telegram или CRM. Система с интеграциями — 1–2 месяца.

  4. 04

    Запуск и поддержка

    Обучаем команду и настраиваем обновление индекса. Месяц поддержки после запуска входит в цену.

Стек

Технологии RAG-систем

Модель выбираем под задачу и бюджет, векторную базу — под объём данных. Когда данные не могут покидать периметр, всё работает на вашем сервере.

  • OpenAI API
  • Anthropic API
  • Google Gemini
  • Open-source модели
  • LangChain / LlamaIndex
  • pgvector
  • Qdrant
  • Python
Кейсы

Как это было в реальных проектах

Задача, решение и результат: что именно сделали и что из этого вышло.

Все кейсы
  • Программа учёта мастерской на экране ноутбука: таблица деталей с поиском по смыслу, рядом фото платы
    Мастерская электроники и прототипов

    Мастерская: складская программа с AI-агентами, поиском по смыслу и MCP-сервером

    Задача Держать в одном месте всё, что есть в мастерской: детали и остатки, документы, оборудование, проекты. И заполнять это голосом и фото, а не формами.

    Что сделали Приложение на Laravel и React, где у каждой записи есть внутренний код, а поиск работает по смыслу. Чат внутри и внешние агенты пользуются одними и теми же инструментами, и права проверяются при каждом вызове.

    Результат В программе уже 141 деталь, 235 описанных AI фото и 538 векторов, а агенты сделали 86 изменений за последнюю неделю. Мы пользуемся ею сами, и это действительно удобно.

    Веб-приложения / SaaS · RAG и семантический поиск · Автоматизация и AI-агенты · Бэкенд и API · Сайт на Laravel · AI-решения Читать кейс

Что говорят о нас наши клиенты

Мы уверены, что после сотрудничества с нами Вы тоже оставите здесь положительный отзыв.

С этого сайта всё и началось. С тех пор заказали здесь ещё два и другого подрядчика даже не искали. Каждый раз сделано хорошо и в срок. Коллегам советую.

Екатерина Чорна Екатерина Чорна Менеджер проектов, World Future Awards

Сайт, который мы сделали

WORLD FUTURE AWARDS worldfutureawards.com

Мы обратились уже второй раз, теперь с сайтом самой палаты. Объяснять заново ничего не пришлось: помнили, как у нас всё устроено, и сами предлагали, как лучше. А постоянным клиентам ещё и скидка.

Ольга Кипиани Ольга Кипиани Директор по проектам, World Luxury Chamber of Commerce

Сайт, который мы сделали

World Luxury Chamber of Commerce worldluxurychamber.com

Думала, будет как в других фирмах: пишешь и ждёшь ответа днями. А тут всегда на связи и всегда отвечают. Даже вечером и в выходные, что особенно порадовало.

Дарья Зуй Дарья Зуй Интернет-магазин украинских товаров, Никополь

Сайт, который мы сделали

ATIS atis-shop.com.ua

Сколько сказали в начале, столько и заплатила. Когда в процессе попросила добавить страницу с результатами студентов, сначала назвали цену, потом сделали. Никаких «это не входило» в конце. У других так не было.

Анна Головач Анна Головач Преподаватель английского, подготовка к CAE

Сайт, который мы сделали

Anna ELT anna-elt-w.com.ua

Через два дня после запуска перестали приходить заявки с формы. Написал в субботу, к обеду починили. Проблема была на хостинге, но никто не сказал «это не к нам». Просто взяли и разобрались.

Алексей Дядечко Алексей Дядечко Адвокат, Киев

Сайт, который мы сделали

Офис адвоката Дядечко diadechko.com.ua

Я в сайтах не разбираюсь совсем. Объясняли простыми словами, без терминов. Перед сдачей показали, как самой менять тексты и фото, и записали видео. Теперь всё меняю сама. Спасибо за терпение.

Марьяна Дядечко Марьяна Дядечко Адвокат, Киев

Сайт, который мы сделали

Офис адвоката Дядечко diadechko.com.ua

Сайт запустили год назад, а я до сих пор пишу по мелочам: добавить партнёров, выложить фото с праздника. Отвечают, как будто вчера сдали. Ни разу не слышала, что договор закончился.

Мария Рубан Мария Рубан Менеджер по PR и партнёрствам, World Luxury Chamber of Commerce

Сайт, который мы сделали

World Luxury Day worldluxuryday.com

Сайт нужен был к началу сезона, срок жёсткий. Обещали четыре недели, сделали за три с половиной. Я ни разу не напоминал, сами каждую неделю писали, что готово. Сезон начали уже с сайтом.

Степан Соколов Степан Соколов Доставка раков в Харькове

Сайт, который мы сделали

Rakovar rakovar.com.ua

Со старого сайта было одна-две заявки в месяц. С нового через три месяца стало восемь-десять, без рекламы. По нужным запросам мы теперь на первой странице Google. Сайт наконец окупается.

Марьяна Марьяна Пассажирские перевозки Одесса — Болгария

Сайт, который мы сделали

Пассажирские перевозки odessa-bulgaria-bus.com

Частые вопросы о RAG-системах

Собрали ответы о том, чем RAG отличается от обычного чат-бота, какие данные можно подключить, где они хранятся, сколько стоит и длится внедрение. Не нашли своего — напишите нам.

Чем RAG отличается от обычного ChatGPT?

ChatGPT отвечает из того, что модель запомнила при обучении, и не знает ваших документов. RAG-система на каждый вопрос сначала находит нужные фрагменты в ваших данных, а модель отвечает только из них и показывает источник. Если ответа в документах нет, система так и говорит — вместо того чтобы выдумывать.

Какие данные можно подключить?

Документы — PDF, Word, Excel и Google Таблицы; страницы сайта и каталог товаров; Google Drive, Notion и Confluence; базу знаний поддержки и данные CRM. Источники можно добавлять постепенно, а индекс обновляется, когда меняются документы.

Где хранятся наши данные и обучается ли на них модель?

Документы и индекс хранятся на вашем сервере или в облаке, которое выбираете вы. Данные, которые идут через API OpenAI или Anthropic, по умолчанию не используются для обучения моделей. Если данные нельзя передавать наружу, разворачиваем open-source модель на вашем сервере. Каждый пользователь видит только те документы, к которым у него есть доступ.

Сколько времени занимает внедрение?

Пилот на части ваших документов — 2–4 недели, система со всеми источниками и интеграциями — 1–2 месяца. Сроки и цену фиксируем в договоре. Начать можно с пилота за фиксированную цену: он показывает качество ответов на ваших данных ещё до большого проекта.

Сколько стоит RAG-система?

От 50 000 ₴. Точная цена зависит от объёма и типа данных, количества источников и интеграций и требований к качеству ответов. Проверить идею можно пилотом от 30 000 ₴, а месяц поддержки после запуска входит в цену.

Можно ли подключить RAG к чат-боту, сайту или CRM?

Да. Поиск и ответы встраиваем в ваш сайт, внутренний портал, Telegram или CRM. Если нужен бот, который отвечает клиентам из вашей базы знаний, — это создание чат-ботов: RAG там работает внутри AI-бота.

Обсудим, какие знания подключить первыми?

Расскажите, где лежат ваши документы и какие вопросы задают чаще всего, — предложим пилот и назовём стоимость и сроки. Без обязательств.

Обсудить проект
+38 (093) 523-15-02

Будем рады вашему звонку

ОБСУДИТЬ ПРОЕКТ

Мы на связи. Пишите - мы обязательно ответим!

    ВАША ЗАЯВКА ПРИНЯТА

    Мы свяжемся с Вами в ближайшее время

    ТЕХНИЧЕСКИЕ НЕПОЛАДКИ

    Пожалуйста, свяжитесь с нами по телефону: