hakku.ai
    ОбучениеКонсалтингРазработкаМедиаCowork ↗Research ↗
    Обучение→Консалтинг→Разработка→Медиа→Cowork ↗→Research ↗→
    Оценить ИИ-зрелость
    РЕШЕНИЕ 01 · КОРПОРАТИВНАЯ БАЗА ЗНАНИЙ · RAG-СИСТЕМА

    Корпоративная база знанийОтвет со ссылкой на пункт документа

    Регламенты, инструкции, договоры. Ответ строго по вашим документам, со ссылкой на конкретный пункт — без выдумок. Работает на локальной модели: данные не покидают периметр.

    Обсудить базу знаний →Смотреть кейс ↓
    Когда это решение

    Когда берут корпоративную базу знаний

    Три признака из практики. Если совпало хотя бы два — есть смысл начинать с PoC на одном своде документов.

    1. 01

      Ответ ищут в папках

      Регламенты и ЛНА лежат в файловых хранилищах, и найти нужный пункт быстрее всего у коллеги, а не в системе.

    2. 02

      Ошибка стоит дорого

      Решение принимается по регламенту, и цена ошибки — не «переделать», а нарушение процедуры.

    3. 03

      Данные в периметре

      Документы не должны покидать контур компании — значит, нужна локальная модель, а не облачный сервис.

    Кому подходит

    Кому подходит

    Скорость, компетенция и периметр данных — у каждой роли свой критерий приёмки.

    • Владельцы процессов«Ответ ищется по регламентам полчаса»ответ за секунды со ссылкой на пункт документа
    • IT / CTO«Нет компетенции в LLM-решениях, своими силами долго»готовый RAG-движок и команда AI-native разработки
    • ИнфоБез«Данные нельзя отдавать наружу»локальная модель, документы остаются в периметре
    Из чего состоит

    Из чего состоит решение

    Четыре части. Первые три — на готовом RAG-движке, под вас делается бизнес-логика и качество ответов на ваших документах.

    1. 01

      Гибридный поиск

      Semantic + BM25: смысловой и точный поиск по документам компании работают вместе.

    2. 02

      Re-ranking

      Переранжирование найденных фрагментов — в ответ попадает то, что действительно отвечает на вопрос.

    3. 03

      Eval-pipeline

      Автоматическая проверка качества ответов на эталонных вопросах: качество измеряется, а не декларируется.

    4. 04

      Локальная LLM

      Модель развёрнута в вашем контуре. Есть AI Harness — подключаемся к нему.

    Анатомия ответа

    Что попадает в ответ — и как вы это проверяете

    Ассистент по регламентам ценен ровно настолько, насколько ему можно верить. Поэтому ответ устроен так, чтобы его можно было перепроверить за десять секунд, а качество меряется до внедрения, а не по жалобам.

    Вопрос сотрудника

    Можно ли отгрузить контрагенту с просроченной задолженностью, если есть письмо от коммерческого директора?

    Ответ

    Нет. Отгрузка при просроченной задолженности требует решения кредитного комитета — письма руководителя недостаточно.

    Источники — обязательная часть ответа→ Регламент кредитной политики, п. 4.2.1→ Положение о комитете, п. 2.7
    Если случай регламентом не покрыт — ассистент говорит об этом прямо и передаёт человеку, а не собирает правдоподобный ответ из соседних пунктов.
    Что именно меряем до внедрения
    • Полнота поиска

      Нашёлся ли нужный документ вообще. Проверяем на размеченном наборе вопросов, собранном вместе с вашими экспертами.

    • Точность цитирования

      Тот ли пункт указан в ссылке. Ответ без верной ссылки считаем неверным, даже если по смыслу он правильный.

    • Доля честных отказов

      Как часто ассистент отвечает «не покрыто» там, где действительно не покрыто. Этот показатель растёт вместе с доверием к системе.

    • Регресс между релизами

      Тот же набор вопросов прогоняется на каждой сборке — ответы не должны портиться от правок.

    Сроки и оплата

    Три стадии и что ожидать на каждой

    Ожидания по эффекту проговариваем до старта, а не после релиза.

    1. 1

      PoC

      2–3 неделиФикс
      • Прототип на реальных данных, без промышленной обвязки
      • На выходе: модель, ETL, демо-сценарий, документация

      Ценности в продуктовых и финансовых метриках здесь не ждём — это ещё не тот шаг

    2. 2

      MVP

      6–8 недельФикс
      • Промышленная разработка в AI SDLC: спецификации, архитектура, e2e-тесты, логирование
      • На выходе: решение на нескольких объектах, интерфейс, дашборд, автовыгрузка

      После релиза ждём сдвиг бизнес-метрик, но закрыт не весь функционал

    3. 3

      Полный контур

      2–3 месяцаT&M
      • Тот же подход, но закрыт полный контур сценариев
      • На выходе: сквозной процесс, интеграции, масштаб на компанию и передача в вашу команду

      Эффект по метрике, зафиксированной до старта

    Почему так. PoC и MVP — фикс: объём согласован заранее, цена фиксируется под него. Полный контур — T&M: состав доработок заранее не описать, поэтому платим по факту отработанного времени, с регулярной отчётностью.

    КЕЙС · Группа ПОЛИПЛАСТИК

    RAG-ассистент по регламентам

    База знаний по нормативке: ответ со ссылкой на пункт.

    В разработке

    цифру назовём после сдачи

    Все кейсы разработки →
    Методология

    На что мы опираемся

    Разборы исследований, из которых собран наш подход. Полные версии — в разделе «Медиа».

    • AI-DISRUPT · PDLC

      Переживает смену модели

      Правила, доступы, проверки, история действий — основа; модель — меньшая часть.

      Читать разбор →
    • A16Z · YELLOW BRICK ROAD

      Настоящее преимущество

      Данные и петли обучения, маршрутизация моделей, права доступа — а не сама модель.

      Читать разбор →
    Контакты

    Разберём ваш свод документов за 30–45 минут

    Оставьте заявку — посмотрим на состав документов и процесс принятия решения, предложим пилотный сценарий.

    Написать в Telegram
    Придёт в ответ
    Гайд «Честно про AI для руководителей»

    С чего начать внедрение · Атлас сервисов под задачи · Как не слить бюджет на токены

    Забронировать звонок
    Разбор 1-на-1: приходите с задачей, уходите с планом
    Николай Писаренко