Expletech здійснює розробку RAG-систем та налаштування векторних баз даних для інтеграції LLM з корпоративними файлами компаній в Україні. Відповіді спираються на ваші документи, а дані лишаються захищеними.
RAG-системи: ваші дані під контролем ШІ
Стандартний ШІ не знає ваших приватних даних
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 спирає відповіді ШІ на ваші перевірені джерела
Розумний семантичний пошук знаходить потрібний файл чи параграф за лічені секунди
Дані залишаються в закритому корпоративному контурі без витоку назовні
Автоматична синхронізація оновлює векторну базу даних в реальному часі
Що ми будуємо у складі RAG-рішень
Створюємо надійну інфраструктуру для точного семантичного пошуку та розумної відповіді на базі вашої інформації.
Семантичний пошук по документах
Пошук, що розуміє суть і контекст запиту користувача, а не просто зіставляє окремі ключові слова.
Синхронізація баз даних & ETL
Автоматичний парсинг документів (PDF, DOCX, XLSX) та індексування їх у векторну базу в реальному часі.
Контроль галюцинацій (запобіжники)
Суворі системні промпти та фільтрація відповідей: якщо ШІ не знаходить відповіді в документах, він каже 'не знаю'.
Механізм точних цитувань
Кожна відповідь ШІ супроводжується посиланнями на конкретні абзаци або документи-джерела з бази знань.
Інтеграція в Slack, Teams & Web
Зручний доступ до RAG-асистента через корпоративні месенджери, вебінтерфейс або кастомний віджет на сайті.
Локальні open-source моделі
Можливість повного розгортання моделей (Llama, Mistral) на локальних серверах в Україні для максимальної конфіденційності.
Процес створення RAG-системи
Послідовна інженерія даних та інтеграція когнітивних технологій.
Аудит даних & проєктування
Аналізуємо ваші джерела даних, визначаємо стратегію чанкінгу (поділу тексту) та обираємо векторну БД.
Налаштування векторної БД & ETL
Запускаємо Pinecone/Qdrant та розробляємо автоматичні конвеєри обробки й ембеддінгу файлів.
Інтеграція LLM & тюнінг пошуку
Налаштовуємо гібридний пошук (семантика + ключові слова) та Cohere Re-ranking для максимальної точності.
Безпека, тестування & деплой
Проводимо аудит безпеки, обмежуємо права доступу до документів, інтегруємо з API та запускаємо в роботу.
Показники роботи наших RAG-систем
Реальне прискорення роботи з інформацією, підтверджене інженерними метриками.
Вартість розробки RAG-систем
Кінцева ціна залежить від форматів джерел, обсягу даних та вимог до хостингу (Cloud або On-Premise).
RAG-консалтинг та проєкт
Аудит ваших баз даних · розробка архітектури RAG · стратегія парсингу та чанкінгу тексту · вибір LLM та векторної БД
RAG MVP
Підключення 1-2 джерел (Google Drive/PDF) · налаштування векторної бази · базова LangChain логіка · інтерфейс у Slack або Telegram
Корпоративний RAG
Синхронізація складних БД/Confluence · гібридний пошук + Re-ranking · система цитування · рольова модель доступу (RBAC) · кастомна вебпанель
RAG на ваших серверах і донавчання моделей
Локальне розгортання моделей (Llama-3/Mistral) на серверах в Україні · fine-tuning на специфічних даних компанії · повністю офлайн
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)
Безпека та точність корпоративного класу
Ми дбаємо про стабільність системи та захист інтелектуальної власності вашого бізнесу.
Конфіденційність (NDA)
Ми підписуємо детальний договір про нерозголошення. Ваші дані ніколи не передаються стороннім особам і не використовуються для навчання публічних моделей.
Контроль галюцинацій
Система налаштована так, що при відсутності точного підтвердження в базі знань ШІ відмовляється фантазувати. Відповіді спираються на джерела з вашої бази.
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.
Технічна підтримка & SLA
Моніторимо доступність пошуку й точність запитів та оновлюємо версії вбудованих моделей за умовами SLA-договору.
Створюємо комплексні ШІ-рішення
Поєднуйте RAG з іншими технологіями для максимального результату.
З блогу
Практичні статті про цю послугу — від нашої команди.
Що таке LLM? Посібник засновника з великих мовних моделей
Що таке великі мовні моделі (LLM), як вони працюють і де допомагають бізнесу: сценарії, варіанти впровадження, безпека і вимірювання результату.
Чи може ШІ замінити команду? Чесна відповідь для скептичних керівників
Чи замінить ШІ вашу команду? Чесна відповідь: які завдання ШІ автоматизує, які ролі лишаються за людьми і як підготувати команду до роботи з ШІ.
ChatGPT проти кастомного ШІ: що насправді потрібно вашому бізнесу?
ChatGPT чи кастомний ШІ для бізнесу? Порівнюємо модель витрат, контроль даних, строки запуску і відповідність процесам, а також коли поєднати обидва.
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.