RAG — закрытый AI-ассистент по базе документов

📸 Галерея скриншотов

1

public chat

1 / 4

🎯 Ключевые возможности

✨ Публичный чат по базе документов с источниками и ссылками на страницы

✨ Загрузка PDF, DOCX, изображений, TXT, Markdown и JSON в единую базу знаний

✨ Постраничное OCR-распознавание и хранение документов с метаданными

✨ Ролевой доступ low / medium / full для разных групп пользователей

✨ Логи запросов, feedback loop и ручная проверка проблемных ответов

✨ Бенчмарки качества с replay-ссылками, источниками и evidence-трассировкой

✨ Настройки AI-провайдеров, моделей, planner и verifier-промптов из админки

🔌 Поддерживаемые интеграции

🔗 Z.AI / OpenAI-compatible LLM endpoint

🔗 PostgreSQL + pgvector для поиска по большим базам

🔗 Файловое хранилище документов и сессий

🔗 Swagger / OpenAPI для backend API

📦 Состав поставки

✓ Веб-чат для пользователей

✓ Админка базы знаний, ролей, feedback и benchmark-прогонов

✓ Pipeline загрузки и OCR документов

✓ Настроенный RAG-поиск, guard/verifier и логирование

✓ OpenAPI-документация и инструкции для эксплуатации

💎 Ключевые преимущества

✓

AI отвечает по контролируемой базе знаний, а не из общей памяти модели

✓

Источники и страницы документов видны пользователю и администратору

✓

Роли доступа позволяют разделять публичные и внутренние материалы

✓

Feedback и логи помогают улучшать ответы на реальных вопросах

✓

Бенчмарки снижают риск регрессий при смене модели или промптов

⚡ Технические характеристики

⏱️ Срок разработки

3-6 недель до первого production-контура

📊 Сложность проекта

Средняя или высокая — зависит от объема документов, ролей и требований к качеству

👥 Для кого подходит

Компании с большим объемом регламентов, договоров, инструкций и внутренних документов Команды поддержки и back-office Юридические, операционные и продуктовые отделы Проекты, где важны проверяемые источники и контроль доступа

🎯 Примеры использования

💡 AI-поиск по внутренним регламентам и базе знаний

💡 Ассистент поддержки по документации продукта

💡 Проверка ответов по договорам, инструкциям и таблицам

💡 Закрытый корпоративный чат с ролевым доступом к источникам

💡 Benchmark-контур для контроля качества AI-ответов

Практика

Кейс продукта

BUT RAG: закрытый AI-ассистент по корпоративным документам

Однотенантная база знаний с OCR, ролевым доступом, поиском по источникам, журналом ответов, feedback и benchmark-проверками.

Задача

Корпоративные документы хранятся в разных форматах и доступны сотрудникам с разными правами. Обычный чат с моделью не показывает, откуда взят ответ, и не даёт системно проверять ошибки на реальных вопросах.

Администрирование базы знаний — Документы и уровни доступа

Решение

База знаний с ролями и OCR

Администратор загружает документы и назначает им уровень доступа. PDF, Office-файлы и изображения разбираются по страницам; для сканов сохраняются OCR-текст и просмотр оригинала.

RAG, feedback и benchmark-проверки

Ассистент ищет только в доступном пользователю корпусе, прикладывает источники и сохраняет trace ответа. Отдельные экраны собирают оценки пользователей и запускают проверочные наборы вопросов перед выпуском изменений.

Проверка качества ответов — Benchmark-прогон по контрольным вопросам

Результат

Ответ можно проверить по документу

Пользователь открывает указанную страницу источника, а администратор видит модель, найденный контекст и историю запроса.

Качество стало управляемым процессом

Проблемный ответ можно превратить в benchmark-сценарий, повторно прогнать после изменения поиска или промпта и сравнить результат.

Документация API BUT RAG — OpenAPI для интеграций

low / medium / full

Стек

TypeScript · Express · React · PostgreSQL · pgvector · OpenAI-compatible API

Открыть отдельную ссылку на кейс →

📋 Оформить заказ

Опишите задачу и получите расчёт + исходный код под ключ.

Связаться напрямую

Формы заявок временно отключены. Пришлите бриф напрямую в Telegram или на email, чтобы сайт не собирал персональные данные.

Написать в Telegram Написать на email

🎁 Что вы получите

✓ Публичный или закрытый чат по базе документов

Публичный или закрытый чат по базе документов

✓ Админка документов, ролей, feedback, логов и benchmark

Админка документов, ролей, feedback, логов и benchmark

✓ Загрузка, OCR, метаданные, индексация и поиск

Загрузка, OCR, метаданные, индексация и поиск

✓ Логи, feedback, replay и benchmark-проверки

Логи, feedback, replay и benchmark-проверки

✓ OpenAPI-документация backend API

OpenAPI-документация backend API

⚡ Быстрое выполнение

Свяжитесь напрямую: форма на сайте временно отключена из-за режима без сбора ПДн.

Заявка на разработку

📋 Заказать разработку

Опишите задачу, ограничения и желаемый результат — отвечу в течение 24 часов.

Связаться напрямую

Формы заявок временно отключены. Пришлите бриф напрямую в Telegram или на email, чтобы сайт не собирал персональные данные.

Написать в Telegram Написать на email

🎁 Что вы получите

✓

Готовое решение под ключ

✓

Полный исходный код с правами владения

✓

Техническую документацию и поддержку

⚡ Быстрое выполнение

Свяжитесь напрямую: форма на сайте временно отключена из-за режима без сбора ПДн.

📰 Промо-статьи наших решений

Изучите детальные обзоры наших технологических решений для различных отраслей:

Итерационно дорабатываем решение до согласованных критериев приемки и корректируем подход, если меняются данные, ограничения или приоритеты.

RAG — закрытый AI-ассистент по базе документов

📸 Галерея скриншотов

🎯 Ключевые возможности

🔌 Поддерживаемые интеграции

📦 Состав поставки

💎 Ключевые преимущества

⚡ Технические характеристики

⏱️ Срок разработки

📊 Сложность проекта

👥 Для кого подходит

🎯 Примеры использования

Кейс продукта

Задача

Решение

База знаний с ролями и OCR

RAG, feedback и benchmark-проверки

Результат

Ответ можно проверить по документу

Качество стало управляемым процессом

Стек

📋 Оформить заказ

Связаться напрямую

🎁 Что вы получите

📋 Заказать разработку

Связаться напрямую

🎁 Что вы получите

📰 Промо-статьи наших решений

🚀 Разработка и автоматизация

📈 Бизнес и автоматизация

💰 FinTech и медиа

🎓 Образование и ИИ