Услуга · Корпоративная AI-база знаний

AI-база знаний — все знания компании в одной системе

Единая точка доступа ко всем документам компании. AI отвечает на вопросы со ссылками на источники. Поиск по PDF, Confluence, Notion, Google Drive, 1С.

Обсудить внедрение → Смотреть кейсы

Коротко

AI Knowledge Base ProAI2B — это RAG-система с семантическим поиском по всему корпоративному контенту. Снижает время поиска информации на 80%, ускоряет онбординг новых сотрудников.

Сценарии

Где AI-агенты приносят результат

Сценарии, которые мы внедряли у корпоративных клиентов.

◈

Поддержка клиентов

AI отвечает агентам поддержки со ссылками на политики и инструкции.

◈

Поддержка продаж

Менеджеры мгновенно находят кейсы, прайсы, презентации.

◈

Онбординг

Новые сотрудники задают вопросы AI-ассистенту вместо коллег.

◈

Комплаенс

Быстрый поиск по политикам, регламентам, законодательству.

◈

Тех. документация

Семантический поиск по тех. документации и коду.

◈

Самообслуживание клиентов

AI отвечает клиентам на сайте / в мессенджере 24/7.

Возможности

Технические возможности

Архитектурные блоки, на которых строится каждый агент.

Форматы: PDF, DOCX, XLSX, MD, HTML, Notion, Confluence, 1С, Google Drive, SharePoint
Гибридный поиск: векторный + по ключевым словам + переранжирование
Цитирование источников: каждый ответ со ссылкой на документ
Permissions inheritance: AI видит только то, что разрешено пользователю
50+ языков из коробки
Постоянная загрузка: автоматическое обновление при изменении документов

Внедрение

Как мы внедряем

ЭТАП 01

Аудит источников

Карта документов, объёмов, прав доступа.

ЭТАП 02

Загрузка данных

Подключение источников, разбивка, векторизация.

ЭТАП 03

Настройка RAG

Настройка поиска, переранжирования, проверки качества.

ЭТАП 04

Интерфейс / API

Веб-интерфейс или встройка в Slack / Teams / CRM.

ЭТАП 05

Управление

роли и права доступа, журналы аудита, мониторинг качества ответов.

FAQ

Частые вопросы

Что такое RAG?

Retrieval-Augmented Generation — техника, при которой LLM получает контекст из вашей базы знаний перед генерацией ответа. Гарантирует фактическую точность и цитирование источников.

Какие векторные базы данных вы используете?

Pinecone, Weaviate, pgvector, Qdrant. Выбор зависит от объёма данных и требований к скорости ответа.

Что если документы конфиденциальные?

Развёртывание на ваших серверах, шифрование, наследование прав доступа из исходных систем (SharePoint, Confluence).

Как считается стоимость?

Базовая лицензия от 180 000 ₽/мес. Зависит от объёма документов, числа пользователей и моделей LLM.

Готовы внедрить AI за 14–30 дней?

Бесплатный диагностический звонок: разберём ваш процесс, оценим потенциал автоматизации и посчитаем ROI под ваши данные.

Рассчитать ROI