Перейти к содержимому
AI202512 недель

Корпоративный RAG-поиск

Поиск по 12 000 документов: регламенты, чертежи и договоры с ответом за секунды и ссылками на источники.

Промышленный холдинг

3 сек
средний ответ
12 000
документов в базе
Интерфейс корпоративного RAG-поиска

Задача

Документы хранились в нескольких системах и были неоднородны: PDF, сканы, Word и Excel. Классический полнотекстовый поиск не находил ответы на вопросы, сформулированные обычным языком.

Решение

Сотрудники тратили часы на поиск нужного пункта в регламентах и технической документации. Мы построили корпоративный поиск на основе RAG: документы разбираются на фрагменты, индексируются в векторной базе и используются LLM для формирования ответа со ссылками на первоисточники. Система развёрнута в контуре заказчика.

  1. 1Собрали пайплайн загрузки, OCR и нормализации документов.
  2. 2Настроили гибридный поиск: векторный по смыслу плюс полнотекстовый по точным формулировкам.
  3. 3Добавили разграничение доступа и журналирование запросов.

Результат

  • Сотрудники находят ответ за один запрос вместо ручного просмотра десятков файлов.
  • Пилот охватил 400 пользователей без дополнительного обучения.
  • Система работает в закрытом контуре без передачи данных наружу.