LLM, которая отвечает на ваших данных
RAG, поиск по документам и ответы со ссылками. Подключаем LLM к вашим знаниям: модель отвечает по вашим данным и показывает источник — а не выдумывает.
Ответы по данным — в продукте
Одна связка RAG — под разные задачи. Меняются источник и интерфейс, а точность и ссылка на источник остаются.
Поиск по документам
Вопрос на естественном языке — ответ из ваших файлов, вики и баз, со ссылкой на источник.
Поддержка
Ассистент отвечает клиентам и операторам по вашей базе знаний, а не общими фразами.
Ассистент в продукте
Копайлот в интерфейсе: подсказки, черновики и объяснения на данных пользователя.
База знаний
Внутренний поиск для команды: онбординг, регламенты, ответы по проектам за секунды.
Качество, которое видно
Меряем оценками на наборе реальных вопросов. Релевантность, доля со ссылкой и стоимость — на дашборде, к которому у вас есть доступ.
Релевантность ответов по оценке
Ответов со ссылкой на источник
Ответ с поиском по базе
Стоимость на запрос — кэш и роутинг
Данные вокруг продукта
В центре — продукт, вокруг — источники. Подключаем то, что уже есть: файлы, вики, CRM и базы. Данные остаются у вас, ответы опираются на актуальную версию.
О LLM-интеграции — что обычно спрашивают
RAG — это когда модель перед ответом ищет нужное в ваших документах и отвечает по ним, а не по памяти. Так ответы опираются на ваши данные, приходят со ссылкой на источник и обновляются, стоит обновить документы.
Обсудим вашу LLM
30-минутный звонок, чтобы примерить LLM к вашим данным. Без обязательств: смотрим на данные и задачу — и вы уходите с письменным планом интеграции.
Записаться на звонок
30 минут на разбор задачи: какие вопросы, какие данные и где живут документы.
/02Прототип на ваших данных
Собираем RAG на срезе ваших документов и показываем ответы со ссылками.
/03Оценки и настройка
Гоняем на наборе вопросов, поднимаем релевантность поиском, реранком и промптами.
/04Встраиваем в продукт
Подключаем к интерфейсу или поддержке, следим за качеством и стоимостью на дашборде.