Снижает нагрузку на сотрудников
RAG-системы (Retrieval-Augmented Generation)
Knowledge Infrastructure Layer для бизнеса
Подход
Большинство AI-проектов терпят неудачу по одной причине — модель не знает ваших данных.
RAG-архитектура превращает AI в управляемый, контролируемый инструмент, который: работает на данных вашей компании, ссылается на конкретные источники, обновляется автоматически, масштабируется как часть инфраструктуры, снижает риск галлюцинаций. Мы проектируем RAG-системы как Knowledge Infrastructure Layer — слой интеллектуального доступа к корпоративным данным.
Что такое RAG
Что такое RAG-архитектура
RAG (Retrieval-Augmented Generation) — это архитектурный подход, в котором: 1. Данные компании индексируются и хранятся в векторной базе. 2. По запросу происходит поиск релевантного контекста. 3. Контекст передаётся в LLM. 4. Модель генерирует ответ на основе найденных источников. Модель не «фантазирует», а опирается на реальные данные.
Какие задачи решает
Какие задачи решает RAG
Интеллектуальный поиск по базе знаний
AI-ассистенты для сотрудников
AI-поддержка клиентов
Анализ договоров и документации
Поддержка продаж
Автоматизация внутреннего консультирования
Аналитика и работа с регламентами
Архитектура RAG-системы
AI без наблюдаемости — это чёрный ящик.
Data Ingestion Layer
- —Подключение CRM / ERP
- —Интеграция с базами знаний
- —Парсинг документов (PDF, DOCX, HTML)
- —Автоматическое обновление
- —Очистка и нормализация данных
Embedding & Vector Storage
- —Генерация эмбеддингов
- —Векторные базы (например, Qdrant, Weaviate, Pinecone, OpenSearch)
- —Сегментация документов
- —Контроль версий
Retrieval Layer
- —Семантический поиск
- —Гибридный поиск (BM25 + векторный)
- —Reranking
- —Контроль релевантности
Generation Layer
- —LLM (облачные или локальные)
- —Ограничение контекста
- —Контроль источников
- —Управление температурой и токенами
Observability и контроль
- —Логирование запросов
- —Контроль источников
- —Аудит ответов
- —Мониторинг качества
- —Контроль latency
Приватность и безопасность
Мы проектируем RAG-системы:
С локальным развёртыванием (on-premise)
С локальными LLM
С изоляцией данных
С разграничением доступа
С журналированием действий
Данные не покидают корпоративный контур
Подход H-Studio
01
Аудит данных
Источники информации, структура, качество данных, частота обновления.
02
Проектирование архитектуры
Выбор LLM, выбор векторной базы, стратегия обновления, модель масштабирования, модель безопасности.
03
Реализация
Ingestion pipeline, настройка индексации, интеграция с CRM / ERP, разработка интерфейса.
04
Тестирование и оптимизация
Тесты релевантности, контроль hallucination rate, нагрузочное тестирование, оптимизация latency.
05
Документация и масштабирование
Архитектурные схемы, регламент добавления источников, стратегия развития.
Где применяется
Где применяется RAG
01SaaS-платформы
02Финтех
03Юридические компании
04Консалтинг
05Корпоративные порталы
06Службы поддержки
07B2B-продажи
Экономический эффект
Ускоряет поиск информации
Повышает точность ответов
Снижает риск ошибок
Сокращает время обработки запросов
Knowledge Layer — это инфраструктурная инвестиция, а не «бот»
Итог
RAG-система — это инфраструктурный слой интеллектуального доступа к знаниям компании
H-Studio проектирует масштабируемые, безопасные и управляемые Knowledge Infrastructure Layer, которые превращают AI в рабочий инструмент бизнеса.
Проверьте готовность
Проверьте готовность к внедрению AI
Используйте наши инструменты для оценки готовности и расчета ROI
AI Readiness Assessment
Оцените готовность компании к внедрению AI: данные, интеграции, безопасность и процессы.
Пройти оценкуROI AI Automation Calculator
Рассчитайте окупаемость внедрения AI и финансовый эффект для вашего бизнеса.
Рассчитать ROIРелевантные кейсы
Примеры похожих проектов и архитектурных сценариев.
Enterprise
VTB Банк
Высокопроизводительная система обработки потоков данных, способная обрабатывать миллионы финансовых сообщений в секунду.
Java 17SpringKafka
Enterprise
Сбер
Микросервисная архитектура для безопасной биометрической аутентификации и проверки личности клиентов.
Java 17SpringOracle
Startup
PlayDeck — Игровая экосистема Telegram
Как мы создали backend-архитектуру для самой быстрорастущей игровой платформы Telegram.
Node.jsPostgreSQLRedis
FAQ
Частые
вопросы
Это архитектура, в которой LLM генерирует ответы на основе данных вашей компании, извлечённых из векторной базы.
Чат-бот отвечает на основе предобученной модели. RAG сначала ищет информацию в ваших данных, затем генерирует ответ. Это повышает точность и управляемость.
Да. Мы внедряем on-premise решения с локальными LLM и полным контролем данных.
CRM (Bitrix24, amoCRM, HubSpot), ERP, базы знаний, внутренние порталы, документы, корпоративные хранилища.
Услуги разработки в Москве от H-Studio включают создание цифровых систем, веб-приложений, интеграций и автоматизацию бизнеса. Мы проектируем архитектуру, настраиваем аналитику и строим CI/CD, чтобы цифровые продукты работали стабильно и масштабировались. Работаем с компаниями в Москве и по всей России.