Към основното съдържание
Neural2B
Услуга на Neural2B

Корпоративна база знания и RAG системи

Внедряване на защитени RAG системи: бързо търсене в вътрешни регламенти, инструкции и документи. Конфиденциалната информация не изтича никъде.

За кого и за какви задачи е подходящо

  • ✓Компании със сложни регламенти, множество процедури или правни документи
  • ✓Техническа поддръжка на втора и трета линия
  • ✓HR отдели, които постоянно наемат нови служители

Какъв проблем решава това решение

Хората прекарват десетки часове всяка седмица в търсене на правилния файл в Google Drive, питат колеги и преглеждат 50-странични регламенти. Информацията остарява. Новите служители отнемат много време, за да се запознаят. А грешките в спазването на правилата струват на бизнеса пари — и не малко.

Функционални възможности

Семантично търсене в PDF, DOCX, таблици и бази данни Notion / Confluence
Източникът винаги е посочен: всеки отговор включва линк към конкретен документ и страница
Права на достъп са ограничени: служителят вижда само документите, до които има достъп
Защитен контур: документите не се изпращат за публично обучение на глобални езикови модели
Векторният индекс се актуализира сам, когато файловете се променят

Етапи на реализация и внедряване

1

Аудит и почистване на документацията

Анализираме структурата на документите, премахваме остарели версии и несъответствия.

2

Индексиране и създаване на векторна база

Разделяме текстовете на смислени фрагменти и ги съхраняваме в векторно хранилище (Qdrant / pgvector).

3

Настройка на механизма за верификация

Настройваме запитвания към LLM с строго правило: отговаряме само когато в предоставения контекст има пряко потвърждение.

4

Интеграция в работни пространства

Свързваме асистента с Slack, Telegram или вътрешния уеб интерфейс на екипа.

Входни данни и нужни интеграции

  • ·Хранилища: Google Drive, Notion, локални архиви на документи
  • ·Векторни бази: Qdrant, PostgreSQL (pgvector), Pinecone
  • ·Къде го използват служителите: Slack, Telegram или частен уеб портал

Граници на автоматизацията и ограничения

Казваме честно предварително какво системата не може да прави. Така е по-лесно, отколкото после да се разправяме с погрешни очаквания:

  • ✕RAG няма да поправи грешките, които вече съществуват в вашите регламенти
  • ✕Отговорите са толкова качествени, колкото актуалните са качените файлове
  • ✕Нужен е отговорен редактор, който да поддържа базата актуална

Принцип на изчисляване на цената

Цената зависи от обема на документацията, броя на ролите за достъп и от това къде ще бъде разположено хранилището: в облака или на вашия сървър.

Демонстрационен пример

Корпоративен асистент за onboarding

През първите 3–4 седмици новите служители основно търсят информация. Как да подам заявление за отпуск? Къде са паролите за услугите? Кой одобрява фактурите? Каква е регламентацията за отговор на клиентите? Менторите и HR са затрупани с едни и същи въпроси.

Запознайте се със схемата на сценария →

Често задавани въпроси за услугата

Нашите търговски тайни няма да изтекат в интернет?▾

Не. Работим чрез частни крайни точки или локални векторни бази. Данните там са криптирани и доставчиците не ги използват за дообучение на общи модели.

А какво, ако регламентът е актуализиран?▾

Системата автоматично преиндексира променения документ — чрез уебхук или по време на планирана синхронизация на хранилището.

Как да проверя дали отговорът е верен?▾

Асистентът винаги предоставя кликаем линк: заглавието на документа, раздела и абзаца, от който е взет фактът. Можете да го отворите и проверите.

Да започнем с вашия процес: Корпоративна база знания и RAG

Опишете процеса, който изяжда времето на екипа ви. Ще ви подскажем какво тук може да се автоматизира, какви данни са нужни за това и откъде да започнете.

Данните ви остават между нас. Никога не искаме търговски тайни или достъпи през отворена форма.

Корпоративна база знания и RAG за бизнеса | Neural2B