AI-автоматизация

RAG-системы для работы с документами, автогенерация контента, классификация обращений, извлечение сущностей из текста и таблиц.

Посмотреть кейсы
от 300 000 ₽ 6–10 недель
Retrieval-Augmented Generation — технология, которая позволяет модели отвечать строго на основе ваших документов, а не выдумывать. Это основа для корпоративных баз знаний, юридического поиска, технической поддержки и любых задач, где важна фактическая точность. Строим полный пайплайн: парсинг документов любых форматов, разбиение на смысловые фрагменты, векторизация, гибридный поиск, ранжирование и генерация ответа со ссылками на источники.

Что входит в работу

  • Парсинг PDF, DOCX, XLSX, сканов через OCR
  • Гибридный поиск: векторный + полнотекстовый BM25
  • Реранкинг результатов для точности выдачи
  • Ответы со ссылками на конкретные страницы документов
  • Инкрементальное обновление базы знаний
  • Разграничение доступа к документам на уровне поиска

Как проходит работа

Прозрачные этапы с понятным результатом на каждом шаге.

Анализ корпуса
Изучаем документы, форматы, объём, частоту обновления.
3–5 дней
Пайплайн обработки
Парсинг, чанкинг, векторизация. Настраиваем под специфику документов.
2–3 недели
Поиск и генерация
Гибридный поиск, реранкинг, генерация ответов с цитированием.
2–3 недели
Оценка качества
Формируем эталонный набор вопросов, замеряем точность, дотюниваем.
1–2 недели

Частые вопросы

Сколько документов потянет система?
От сотен до миллионов. Векторные БД масштабируются горизонтально, узкое место обычно — качество исходных документов, а не объём.
Работает ли со сканами?
Да, через OCR-слой. Качество зависит от исходников: чистые сканы 300 dpi распознаются почти без ошибок.

Обсудим вашу задачу?

Расскажите, что нужно сделать — предложим решение и посчитаем стоимость.

hello@kremen-lab.ru