Интеграция с ИИ

Проектируем и внедряем AI-решения на базе LLM и RAG.

Оцениваем процессы, данные и инфраструктуру — выбираем подход, который принесёт измеримый результат.

• Анализ бизнес-процессов
• Выбор архитектуры и инструментов
• Техническое обоснование и план внедрения
• Если задача решается проще без ИИ — скажем об этом прямо

Связываем LLM с вашими данными через RAG — модель отвечает на основе проиндексированных документов, а не общих знаний.

• Поиск по каталогу, документам, FAQ
• Диалоговый ассистент с историей
• Описания, сравнение и рекомендации товаров
• Архитектура, масштабируемая под нагрузку

AI-агенты для B2B-порталов: помогают партнёрам находить продукцию, проверять цены и остатки, оформлять заказы и работать с документами.

• Поиск и подбор продукции по параметрам
• Проверка цен, остатков и статусов заказов
• Оформление заказов через API
• Поиск по техдокументации и сертификатам
• Разграничение доступа по ролям и условиям

Один чат вместо десятка систем. Сотрудник задаёт вопрос — агент обращается к учётным системам, трекерам и базам знаний, проверяет права и возвращает ответ.

• Интеграция с учётными системами, трекерами, wiki
• Создание заявок и выполнение операций через чат
• Ролевой доступ: сервис / транзакция / данные
• Логирование запросов для анализа и улучшения

Избавляем сотрудников от рутины: данные собираются, заявки обрабатываются, уведомления уходят без участия человека.

• Автоматизация повторяющихся операций
• Сбор и обработка данных из нескольких систем
• Сценарии по расписанию и по событиям
• Уведомления и согласования

Извлекаем инсайты из данных компании: прогнозы спроса, анализ клиентов, узкие места в процессах. Результат в ваших отчётах и дашбордах.

• Анализ продаж и воронки
• Прогнозирование спроса
• Выявление узких мест в бизнес-процессах
• Рекомендации по оптимизации на основе данных

RAG / Vector DB / Корпоративный портал / SSO

01 Проблема

Документация компании размазана по Confluence, корпоративному порталу, файловым хранилищам и почте. Сотрудник тратит 20–30 минут на поиск актуального регламента или инструкции. Результат поиска по порталу — 50 ссылок, из которых половина устарела. На вопросы в общем чате «кто знает, где лежит X?» отвечают не всегда.

02 Решение

К корпоративному порталу подключён RAG-слой: коннекторы индексируют Confluence, SharePoint и файловые хранилища, векторизуют документы и складывают в векторную БД. Пользователь задаёт вопрос на портале — LLM ищет релевантные фрагменты и формирует ответ со ссылками на источники. Учитывается ролевая модель: сотрудник видит только те документы, к которым у него есть доступ. Админка позволяет добавлять / отключать источники без передеплоя.

03 Результат

Поиск информации занимает секунды вместо получаса. Количество обращений в поддержку с вопросами «где найти?» снизилось. Единая точка входа для всей корпоративной документации.

Document Processing / LLM / API / OCR

01 Проблема

В бухгалтерию и отдел закупок ежедневно приходят десятки входящих документов: счета-фактуры, акты, накладные, договоры. Часть — сканы, часть — PDF и Excel. Сотрудники вручную переносят данные в учётную систему: контрагент, сумма, дата, номенклатура. Процесс занимает часы, ошибки при вводе приводят к расхождениям и повторным согласованиям.

02 Решение

Разработан AI-пайплайн: документы попадают в очередь (RabbitMQ), OCR-слой обрабатывает сканы, LLM извлекает структурированные поля по настроенной схеме, сверяет с эталонными справочниками и через API записывает в учётную систему. Документы с низкой уверенностью модели уходят на ручную проверку оператору.

03 Результат

Время обработки одного документа сократилось с часов до минут. Ошибки ввода исключены на этапе автоматической проверки. Сотрудники занимаются только исключительными случаями, а не ручным перепечатыванием.

Procurement / LLM / Document Analysis

01 Проблема

Тендерный отдел получает 5–20 коммерческих предложений от поставщиков на один запрос. Каждое КП — многостраничный PDF или Excel с разной структурой. Сотрудник вручную перебирает позиции, сравнивает цены, сроки, характеристики. На один лот уходит полный рабочий день. Человеческий фактор: разные специалисты оценивают одни и те же критерии по-разному.

02 Решение

Собран AI-ассистент: загрузчик принимает КП в любом формате, LLM извлекает все позиции с характеристиками, автоматически сопоставляет с требованиями из ТЗ и строит сравнительную таблицу с подсветкой расхождений. Система не принимает решение за человека — она готовит аналитику, на основе которой специалист принимает решение быстрее.

03 Результат

Анализ одного КП занимает минуты вместо часов. Сравнение происходит по единым критериям — субъективная оценка исключена. Тендерный отдел обрабатывает больше заявок без расширения штата.

Customer Support / RAG / Chatbot / CRM

01 Проблема

Служба поддержки обрабатывает десятки однотипных запросов: «как восстановить пароль», «где скачать инструкцию», «как работает тариф». Менеджеры тратят 70% времени на вопросы, ответы на которые уже есть в базе знаний. Время ожидания ответа растёт, клиенты недовольны.

02 Решение

На сайт компании установлен AI-консультант с RAG по базе знаний и истории обращений. LLM классифицирует запрос: если вопрос типовой и есть точный ответ — формирует ответ со ссылкой на источник. Если нужна экспертиза человека — собирает контекст и передаёт диалог оператору вместе с уже найденной информацией.

03 Результат

Часть запросов закрывается без участия оператора. Время ответа на типовые вопросы сократилось с часов до секунд. Операторы занимаются сложными случаями, а не пересылают ссылки из базы знаний.