RAG-система — поиск по корпоративным документам
Документы компании — регламенты, договоры, технические спецификации, архивы переписки — хранятся разрозненно. Сотрудники тратят от 30 минут в день только на поиск нужной информации. Полнотекстовый поиск находит точные совпадения, но не понимает смысл запроса: запрос «как вернуть товар» не найдёт регламент с заголовком «Порядок обработки возвратов».
Передача корпоративных документов в облачные сервисы для семантического поиска создаёт риски: данные индексируются третьей стороной, а при утечке восстановить ущерб невозможно.
Как это работает на локальной AI-станции
RAG (Retrieval-Augmented Generation) — архитектура, при которой языковая модель отвечает на вопросы, опираясь на конкретные фрагменты ваших документов. Qdrant хранит векторные представления текстов локально; при запросе находит релевантные отрывки и передаёт их в LLM. Ответ всегда содержит ссылку на источник.
Мы настраиваем RAG-систему в рамках пакета «Полное внедрение»: загружаем документы, настраиваем индексацию, подключаем веб-интерфейс. Поддерживаются форматы PDF, DOCX, TXT, HTML. Система работает на той же машине, что и Ollama — без дополнительного железа. Индексация 10 000 страниц занимает около 2 часов.
Подберём конфигурацию под вашу задачу