RAG и внутренний AI-помощник для команды
Подключаем LLM к базе знаний и внутренним процессам так, чтобы сотрудники получали ответы быстрее, а компания не тонула в ручном поиске.
Зачем внутренний AI-помощник
Команды тратят часы на поиск информации в документах, Confluence, Google Drive. RAG-система подключает LLM к вашей базе знаний и даёт ответы с цитатами из источников.
Как это работает
Индексируем документы → строим vector store → подключаем LLM с retrieval → настраиваем контроль качества и доступа.
Ограничения, о которых мы говорим сразу
RAG не заменяет эксперта. Качество зависит от данных. Галлюцинации нельзя убрать на 100%. Мы проектируем систему с учётом этих ограничений.
Процесс и артефакты
Мы ведём проект по шести этапам: discovery, продуктовая логика, UX и scope, AI-assisted delivery, QA и передача, поддержка и развитие. На каждом этапе — понятные артефакты и демо, без «чёрного ящика».
Полное описание процесса YappiXРелевантные кейсы
Примеры проектов с похожим контекстом — с методикой и артефактами на странице кейса.
realLaw
realLaw AI — Legal Tech SaaS для ОАЭ
Legal-tech SaaS для бизнеса и юристов ОАЭ. Полный цикл: исследование, бренд, дизайн-система, фронтенд на Next.js/Framer.
Food Delivery
Ассистент заявок — голосовой заказ еды
Голосовой AI-ассистент для заказа еды без касания экрана. Идеально для водителей и людей с ограниченными возможностями.
Связанные направления и услуги
Переходите к pillar-страницам для методики или к услугам — для состава работ и форматов.
Частые вопросы
Какие данные можно подключить?
Документы, wiki, Confluence, Google Drive, Notion, внутренние базы. Формат: PDF, DOCX, HTML, Markdown.
Как контролировать качество ответов?
Метрики: точность, релевантность, полнота. Логирование всех запросов. Ограничение контура данных.
Готовы обсудить задачу?
Разберём контекст региона, продукт и формат сотрудничества — без навязанного scope.