EasyByte
Кейс

Корпоративный RAG-ассистент для отрасли «производственные компании»

Для компании из сегмента «производственные компании» мы построили RAG-ассистента, который отвечает на вопросы сотрудников и клиентов по внутренним регламентам, продуктам и операциям. Решение снизило нагрузку на экспертов и ускорило доступ к знаниям без риска утечки данных из закрытого контура. Ключевой фокус проекта: качество выпуска, простой и себестоимость.

Контекст и цель

Для компании из сегмента «производственные компании» мы построили RAG-ассистента, который отвечает на вопросы сотрудников и клиентов по внутренним регламентам, продуктам и операциям. Решение снизило нагрузку на экспертов и ускорило доступ к знаниям без риска утечки данных из закрытого контура. Ключевой фокус проекта: качество выпуска, простой и себестоимость.

Критерии успеха
  • Метрики бизнеса и операционные KPI.
  • Работа с данными и интеграциями.
  • Безопасность и соответствие требованиям.

Задачи

Что нужно было сделать и зачем это бизнесу.

Централизовать знания (производственные компании)
Собрать разрозненные документы в единую модель доступа.
Ускорить ответы (производственные компании)
Сделать консультации быстрыми и единообразными для всех команд.
Соблюсти требования ИБ (производственные компании)
Разграничить доступы и журналировать обращения к знаниям.

Этапы решения

Как мы выстроили процесс: от гипотез до продакшена.

1
Подготовка базы знаний
Очистили документы, выделили доменные сущности и правила доступа.
2
Сборка RAG-контура
Подключили embeddings, индекс и слой retrieval с проверкой релевантности.
3
Внедрение в процессы
Интегрировали ассистента в каналы поддержки и операционные команды.

Результаты

Бизнес‑эффекты, подтверждённые метриками.

Быстрый доступ к знаниям
Сотрудники получают ответ за секунды вместо ручного поиска.
Разгрузка поддержки
Повторяющиеся вопросы обрабатываются автоматически.
Контролируемая безопасность
Работа идёт в рамках ролей и регламентов доступа.

Технологии

Инструменты и стек, которые мы использовали.

Vector Search
Семантический поиск по корпоративным данным.
LLM + RAG
Генерация ответов на основе внутренних источников.
RBAC
Гранулярные роли и ограничение видимости документов.
Traceability
Логирование и аудит ответов ассистента.

FAQ

Ответы на типовые вопросы по кейсу.

Да, поддерживаем on-prem и изолированные контуры хранения данных.

Настраиваем регулярную индексацию и контроль версий документов.

На пилоте делаем тестовую матрицу вопросов и доводим качество до целевых KPI.

Хотите такой же эффект — но под ваши данные?

Присылайте вводные — вернёмся с планом и сметой за 24 часа.