База знаний с ИИ: ответы по документам компании за секунды
Сотрудник спрашивает обычными словами — база знаний с ИИ находит нужные места в регламентах, договорах и переписке, отвечает коротко и показывает, откуда взят ответ.
- Ссылка на источник в каждом ответе
- Права доступа — как в папках
- Данные можно держать на своём сервере
Когда нужна база знаний с ИИ
Документы ищут по папкам, почте и чатам, а поиск по слову ничего не находит
Система ищет по смыслу: находит нужный пункт, даже если в вопросе другие слова.
На любой вопрос идут к двум старожилам, которые «всё знают»
База отвечает на типовые вопросы сама, а опытные сотрудники занимаются своей работой.
Новичок месяц входит в курс дела
Новый сотрудник спрашивает базу о порядках, продуктах и регламентах в любое время — не стесняясь и не отвлекая коллег.
Поддержка отвечает клиентам по-разному на один и тот же вопрос
Все отвечают по одному источнику: база знаний с ИИ даёт одинаковый ответ со ссылкой на действующий документ.
Что такое база знаний с ИИ
Обычная вики или поиск на диске находят документ по совпадающим словам — а дальше человек сам читает двадцать страниц. Корпоративная база знаний с ИИ делает следующий шаг: находит нужные абзацы и сразу отвечает на вопрос своими словами, со ссылкой на источник.
Технически это называется RAG (Retrieval-Augmented Generation — «генерация с опорой на найденное»): нейросеть отвечает, опираясь на найденные куски ваших документов, а не на свою память. Поэтому она знает ваши цены и регламенты, а если документа нет — так и говорит, вместо того чтобы сочинять.
Как это работает: от документа до ответа
Создание базы знаний для ИИ — четыре шага. Качество ответа решается на первых двух: база не станет умнее документов, которые в неё положили.
- 01
Загрузка и чистка документов
Подключаем папки, Google Диск, Confluence, Битрикс24, выгрузки чатов. Что может пойти не так: дубли и устаревшие версии. Проверяем: помечаем действующую версию каждого регламента.
- 02
Нарезка и индекс
Документы делим на смысловые куски (чанки) и строим векторный индекс — поиск по смыслу. Риск: таблицы и сканы режутся плохо. Проверяем выборочно глазами, сканы распознаём отдельно.
- 03
Поиск нужных кусков
На вопрос система находит несколько самых подходящих фрагментов. Риск: находит похожее, но не то. Проверяем на ваших 30–50 типовых вопросах.
- 04
Ответ со ссылкой
Нейросеть собирает ответ только из найденного и показывает источник. Риск — галлюцинация. Запрещаем отвечать без опоры на документ и меряем долю верных ответов.
Что подготовить до старта
Короткий чек-лист. Чем точнее он заполнен, тем быстрее пилот.
Список источников
Где лежат знания: диски, Confluence, CRM, почта, чаты. Не нужно загружать всё — начинаем с того, что спрашивают чаще.
Владельцы документов
Кто отвечает за каждый источник и может сказать, какая версия действующая.
Что устарело
Старые прайсы и отменённые регламенты лучше убрать сразу — иначе база их повторит.
Что секретно
Документы, которые видят не все: зарплаты, договоры, кадровые дела. Для них настроим права.
30–50 типовых вопросов
Вопросы, которые сотрудники или клиенты задают чаще всего. По ним меряем качество.
Кто проверяет ответы
Один-два сотрудника, которые знают тему и оценят ответы на пилоте.
Сканы и фото
Если много сканов, их сначала распознаём — это отдельная работа по извлечению данных.
Где применяют базу знаний с ИИ
Поддержка клиентов
«Как оформить возврат после 14 дней?», «Какие документы нужны для гарантии?» — оператор или чат-бот с ИИ отвечает по действующему регламенту.
Продажи
«Чем тариф Про отличается от Базового?», «Есть ли у нас кейс в медицине?» — менеджер не ищет по презентациям.
Онбординг и HR
«Как оформить отпуск?», «Кому писать про пропуск?» — новичок получает ответы в первый же день.
Юристы и договоры
«Какой срок оплаты в договоре с поставщиком Х?», «Где у нас пункт про штрафы?» — ответ с цитатой из договора.
Пример ответа с источником
Сотрудник спрашивает: «Можно ли вернуть товар без чека?» Ассистент отвечает в две строки. Под ответом — пункт регламента, откуда он взят, с выделенной цитатой. Проверить ответ можно одним нажатием. Тот же подход помогает HR: ответы новичкам про отпуска и регламенты — часть автоматизации HR-процессов. Юристам база находит нужный пункт в договорах и практике фирмы — подробнее в ИИ для юристов.
Как меряем качество. До запуска собираем набор проверочных вопросов с эталонными ответами — их дают ваши сотрудники. Считаем долю верных ответов и долю «не знаю» там, где документа нет. После каждой правки прогоняем набор снова, чтобы исправление одного не сломало другое.
Такой же подход — ответ только с проверяемым источником — мы используем в своём ИИ-агенте для рабочих задач: факты там приводятся с дословными цитатами.
- Ссылка на документ в каждом ответе
- Набор проверочных вопросов с эталонами
- Отчёт о пробелах и противоречиях в документах
Безопасность и права доступа
Права как в папках
Бухгалтерия не видит кадровые документы, стажёр — договоры. Ответ строится только из разрешённого пользователю.
Журнал запросов
Видно, кто что спрашивал и какие документы использованы в ответе.
Свой сервер
Индекс и нейросеть можно развернуть внутри вашей сети — документы не покидают компанию.
Обезличивание
Персональные данные можно заменять метками до отправки во внешнюю модель.
Сколько стоит база знаний с ИИ
Стоимость — по запросу. Точную сумму называем после описи источников и фиксируем в смете до старта.
Разово — разработка: опись и подключение источников, чистка документов, настройка поиска и инструкций для нейросети, права доступа, канал для сотрудников, проверка на наборе вопросов.
Каждый месяц — работа системы: запросы к облачной нейросети по тарифу владельца или сервер, если база работает у вас. Считаем заранее на ваших объёмах.
Что увеличивает стоимость: много источников разного типа и права по отделам и ролям. Сканы сначала распознаём — это извлечение данных из PDF и сканов. Дороже и развёртывание целиком в вашем контуре вместе с нейросетью на своём сервере.
Минимальный проект — несколько источников с текстовыми документами, общий доступ, чат в Telegram. Все услуги — на странице ИИ-решения для компаний.
Цены на ИИ-услуги
Цены «от» из нашего прайса. Цена базы знаний зависит от источников и прав доступа.
| Услуга | Что входит | Стоимость | Заявка |
|---|---|---|---|
| Внедрение ИИ в бизнес Находим процесс, где нейросеть снимет рутину, запускаем пилот и встраиваем ИИ в ваши системы. |
| от 140 000 ₽ за проект | Обсудить |
| ИИ-ассистент для бизнеса Помощник для сотрудников: пишет письма и отчёты, ищет по документам и CRM, ведёт протоколы встреч. |
| по запросу | Обсудить |
| Чат-бот с ИИ для сайта и мессенджеров ИИ-консультант отвечает по вашим материалам, собирает заявки в CRM и зовёт менеджера на сложных вопросах. |
| по запросу | Обсудить |
| База знаний с ИИ (RAG) Поиск по документам компании: ответ своими словами и ссылка на источник. |
| по запросу | Обсудить |
| ИИ-агенты для бизнеса Агент сам проходит цепочку шагов: читает заявки, ищет данные, заполняет CRM, готовит ответ. |
| по запросу | Обсудить |
| Генерация контента нейросетями Поток текстов и картинок в вашем стиле: карточки товаров, статьи, посты — с проверкой редактором. |
| по запросу | Обсудить |
| Речевая аналитика и голосовые роботы Каждый звонок — в текст и оценку по вашему чек-листу; голосовой робот для типовых разговоров. |
| по запросу | Обсудить |
| Нейросеть на своём сервере Подбираем сервер для ИИ, разворачиваем локальную модель и подключаем к вашим системам — данные не уходят наружу. |
| по запросу | Обсудить |
| Обучение команды работе с нейросетями Корпоративное обучение на задачах вашей команды: запросы, работа с документами, безопасность данных. |
| по запросу | Обсудить |
| Аудит процессов под ИИ и автоматизацию Находим ручную работу, считаем её стоимость и показываем, что отдать ИИ, автоматизации, а что не трогать. |
| по запросу | Обсудить |
| Умный поиск и рекомендации товаров Поиск по каталогу понимает опечатки и живые запросы, рекомендации подсказывают похожие и дополняющие товары. |
| по запросу | Обсудить |
Хранение и поиск можно держать на вашем сервере. Тогда вместо оплаты за запросы — расходы на сервер. Сравнение делаем в начале проекта.
Как проходит проект
- 01
Опись источников
Составляем список, где лежат знания, и решаем, что загружать первым. На выходе — опись и смета.
- 02
Пилот на одном отделе
Загружаем документы одного отдела и собираем тестовые вопросы от сотрудников. На выходе — рабочая версия для проверки.
- 03
Замер качества
Правим поиск и инструкции, пока доля верных ответов на эталонных вопросах не устроит вас. На выходе — отчёт о проверке.
- 04
Подключение остальных
Добавляем другие отделы и источники, настраиваем права, проводим инструктаж. На выходе — база у сотрудников и документация у вас.
Запуск и сроки
Сроки называем после описи источников. На них влияют число источников и их состояние, сканы, сложность прав доступа, облако или свой сервер и то, как быстро сотрудники проверяют ответы.
Чтобы базой пользовались, а не забыли через месяц, на запуске проводим короткий инструктаж: как спрашивать, как проверять источник, что делать с неверным ответом. Если команде нужна системная подготовка, добавляем обучение команды работе с нейросетями.
Кто работает над проектом
Команду собираем под задачу: в проекте только те специалисты, которые нужны именно вам. Инструменты: векторный поиск, YandexGPT, GigaChat, открытые модели, Confluence, Битрикс24, Telegram.
Александр Свердлов — руководитель проекта
Основатель sverdlov.pro. Лично ведёт проект: разбирает задачу, собирает команду, согласует с вами решения и отвечает за результат.
Инженер по поиску и ИИ
Настраивает поиск по смыслу и инструкции нейросети, проверяет точность ответов.
Аналитик по документам
Составляет опись, находит дубли и устаревшие версии, готовит тексты к загрузке.
Разработчик интеграций
Подключает источники, права доступа и канал для сотрудников.
Вопросы про базу знаний с ИИ
Как создать свою базу знаний с ИИ?
Какая программа подходит для создания базы знаний?
Можно ли сделать базу знаний без RAG?
Нужно ли загружать в базу все документы компании?
Какие форматы файлов подходят?
Как часто обновлять базу знаний?
Можно ли использовать одну базу для клиентов и сотрудников?
Можно ли встроить ассистента в CRM и Service Desk?
Как защищены данные?
Можно ли начать с пилота?
Что делать, если ассистент ответил неверно?
Что ещё сделать со знаниями компании
Чат-бот с ИИ для сайта и мессенджеров
ИИ-консультант отвечает по вашим материалам, собирает заявки в CRM и зовёт менеджера на сложных вопросах.
Нейросеть на своём сервере
Подбираем сервер для ИИ, разворачиваем локальную модель и подключаем к вашим системам — данные не уходят наружу.
Обучение команды работе с нейросетями
Корпоративное обучение на задачах вашей команды: запросы, работа с документами, безопасность данных.
Извлечение данных из документов
PDF, сканы, прайсы разных форматов и письма — поля в 1С, CRM или таблицу с проверкой ошибок.
Начнём с описи ваших документов
Заявку читает руководитель проекта, а не колл-центр и не автоответчик.
Что будет после заявки
- Укажите удобный способ связи для обсуждения задачи.
- Созвонимся: задача, цифры, ограничения. Первый разговор бесплатный.
- Пришлём план: порядок работ, кто подключится и смета.
Заявка ни к чему не обязывает.
Если задача не наша, скажем прямо и подскажем, к кому идти.
Расскажите о задаче
Имени и телефона достаточно. Подробности можно добавить сразу или обсудить при звонке.