RAG системи: ваші дані під контролем ШІ.

Ми створюємо індивідуальні RAG-системи, які підключають потужні ШІ-моделі безпосередньо до ваших корпоративних баз. Надійний пошук по документах, без галюцинацій та вигадок.

99.9%
точність у пошуку даних
10x
пришвидшення пошуку
100%
запобігання галюцинаціям ШІ
A+
Преміум якість
Навіщо потрібен RAG?

Стандартний ШІ не знає ваш бізнес

Публічні ШІ-моделі неймовірно розумні, але вони не мають доступу до ваших закритих документів, регламентів та баз знань.

🚨

Без впровадження RAG

  • Коли звичайний ШІ не знає відповіді, він вигадує факти та галюцинує

  • Співробітники витрачають години на пошук одного регламенту в базах компанії

  • Передача конфіденційних даних компанії в публічні хмари несе ризики безпеки

  • Старі оновлення документів стають відомі ШІ лише після довгого донавчання

🛡️

З RAG-системою від Expletech

  • RAG повністю усуває галюцинації: ШІ спирається виключно на ваші перевірені джерела

  • Розумний семантичний пошук миттєво знаходить потрібний файл чи параграф

  • Дані залишаються в закритому корпоративному контурі без витоку назовні

  • Автоматична синхронізація оновлює векторну базу даних в реальному часі

Компоненти системи

Що ми будуємо у складі RAG-рішень

Створюємо надійну інфраструктуру для точного семантичного пошуку та розумної відповіді на базі вашої інформації.

🔍
01

Семантичний пошук по документах

Пошук, що розуміє суть і контекст запиту користувача, а не просто зіставляє окремі ключові слова.

🔄
02

Синхронізація баз даних & ETL

Автоматичний парсинг документів (PDF, DOCX, XLSX) та індексування їх у векторну базу в реальному часі.

🛡️
03

Контроль галюцинацій (запобіжники)

Суворі системні промпти та фільтрація відповідей: якщо ШІ не знаходить відповіді в документах, він каже 'не знаю'.

🔗
04

Механізм точних цитувань

Кожна відповідь ШІ супроводжується посиланнями на конкретні абзаци або документи-джерела з бази знань.

🔌
05

Інтеграція в Slack, Teams & Web

Зручний доступ до RAG-асистента через корпоративні месенджери, вебінтерфейс або кастомний віджет на сайті.

🖥️
06

Локальні open-source моделі

Можливість повного розгортання моделей (Llama, Mistral) на локальних серверах в Україні для максимальної конфіденційності.

Етапи розробки

Процес створення RAG-системи

Послідовна інженерія даних та інтеграція когнітивних технологій.

💬
01

Аудит даних & проєктування

Аналізуємо ваші джерела даних, визначаємо стратегію чанкінгу (поділу тексту) та обираємо векторну БД.

✏️
02

Налаштування векторної БД & ETL

Запускаємо Pinecone/Qdrant та розробляємо автоматичні конвеєри обробки й ембеддінгу файлів.

🛠️
03

Інтеграція LLM & тюнінг пошуку

Налаштовуємо гібридний пошук (семантика + ключові слова) та Cohere Re-ranking для максимальної точності.

🚀
04

Безпека, тестування & деплой

Проводимо аудит безпеки, обмежуємо права доступу до документів, інтегруємо з API та запускаємо в роботу.

Ефективність RAG

Показники роботи наших RAG-систем

Реальне прискорення роботи з інформацією, підтверджене інженерними метриками.

🎯
99.9%
Точність пошуку інформації
< 2 сек
Час відповіді системи на запит
🔒
100%
Захищеність та NDA даних
📈
10x
Скорочення часу пошуку регламентів
Тарифи

Вартість розробки RAG-систем

Кінцева ціна залежить від форматів джерел, обсягу даних та вимог до хостингу (Cloud або On-Premise).

🌐

RAG-консалтинг та проєкт

від ₴13 500

Аудит ваших баз даних · розробка архітектури RAG · стратегія парсингу та чанкінгу тексту · вибір LLM та векторної БД

🚀

RAG MVP

від ₴90 000

Підключення 1-2 джерел (Google Drive/PDF) · налаштування векторної бази · базова LangChain логіка · інтерфейс у Slack або Telegram

🔐
Найпопулярніший

Enterprise RAG

від ₴225 000

Синхронізація складних БД/Confluence · гібридний пошук + Re-ranking · система цитування · рольова модель доступу (RBAC) · кастомна вебпанель

💻

On-Premise RAG & Fine-tuning

за запитом

Локальне розгортання моделей (Llama-3/Mistral) на серверах в Україні · fine-tuning на специфічних даних компанії · 100% офлайн безпека

Що формує вашу ціну

  • Різноманітність форматів документів та складність джерел даних (Confluence, БД, PDF)
  • Вимоги до стратегії пошуку (гібридний пошук, семантичне ранжування, re-rankers)
  • Рівень складності контролю доступу на основі ролей (RBAC) для безпеки
  • Вибір інфраструктури (хмарні векторні API чи локальні бази даних)
Наші гарантії

Безпека та точність корпоративного класу

Ми гарантуємо стабільність та захист інтелектуальної власності вашого бізнесу.

📄
01

100% конфіденційність (NDA)

Ми підписуємо детальний договір про нерозголошення. Ваші дані ніколи не передаються стороннім особам і не використовуються для навчання публічних моделей.

🔑
02

Усунення галюцинацій

Система налаштована так, що при відсутності точного підтвердження в базі знань ШІ відмовляється фантазувати. Ви отримуєте лише перевірені факти.

🛡️
03

Локальна інфраструктура (On-Premise)

За потреби розгортаємо RAG-систему повністю в хмарі клієнта або на фізичних серверах в Україні, виключаючи будь-який транзит через зовнішній API.

🛠️
04

Технічна підтримка & SLA

Забезпечуємо безперебійну роботу пошуку, моніторимо точність запитів та оновлюємо версії вбудованих моделей за SLA-договором.

Супутні послуги

Створюємо комплексні ШІ-рішення

Поєднуйте RAG з іншими технологіями для максимального результату.

FAQ

Часті запитання

Усе, що варто знати перед впровадженням RAG.

🚀

Розблокуйте потенціал ваших даних.

Давайте проаналізуємо ваші бази та збудуємо навколо них потужний, корпоративний семантичний пошук.

Точні відповіді
Без галюцинацій
Безпека даних
Розробка RAG-систем на базі ШІ | RAG СИСТЕМИ | Expletech