Собираю RAG-системы поверх корпоративных документов, регламентов и баз знаний: семантический поиск, генерация ответов с цитированием источников и строгий контроль доступа. При локальном развёртывании данные обрабатываются внутри контура, а запросы логируются для аудита.
С чем обычно приходят
Типичные ситуации, когда стандартные решения уже не справляются.
- Сотрудники тратят 20–40 минут на поиск ответа в Confluence, SharePoint и папках с PDF — и всё равно находят устаревшую версию регламента.
- Пробовали ChatGPT с загрузкой файлов: нет разграничения прав, юрист видит документы HR, а новичок — финансовые модели.
- База знаний техподдержки разросла до 2000 статей, операторы отвечают шаблонами, потому что не успевают прочитать всё.
- Руководство хочет «AI-поиск по документам», но ИБ требует on-premise, аудит запросов и запрет на обучение модели на ваших данных.
Как я работаю
Пошаговый процесс — от диагностики до передачи в эксплуатацию.
- 01
Аудит источников и политик доступа
Инвентаризирую документы: форматы, объёмы, частота обновления, текущие права доступа. Определяю сценарии: поиск для сотрудников, помощь поддержке, onboarding.
- 02
Проектирование RAG-контура
Выбираю стратегию chunking, embedding-модель, vector store и LLM для генерации. Проектирую ACL: кто видит какие документы в результатах поиска.
- 03
Сборка и индексация
Строю пайплайн ingestion: парсинг PDF, DOCX, HTML, инкрементальное обновление индекса. Подключаю интерфейс — чат, виджет в CRM или API для n8n.
- 04
Тестирование и передача
Прогоняю eval на реальных вопросах команды, настраиваю пороги релевантности и fallback «не знаю». Передаю админку, логи и инструкцию по добавлению новых источников.
Что вы получаете
- Время поиска измеряется на пилоте; целевой показатель фиксируется для типовых вопросов
- Ответы выше порога релевантности содержат ссылку на документ — источник можно проверить и обновить
- ACL проверяется тестами ролей: сотрудник должен видеть только разрешённые ему материалы
- ИБ получает журнал запросов и конфигурацию маршрутов и обучения модели для аудита
Что входит в проект
- Рабочая RAG-система с семантическим поиском и генерацией ответов
- Пайплайн индексации с автоматическим обновлением при изменении документов
- Матрица доступа: роли, документы, аудит запросов
- Eval-отчёт: точность ответов на ваших тестовых вопросах
- Интерфейс для сотрудников или API для интеграции
- Документация по эксплуатации и добавлению источников
Почему мне доверяют такие задачи
Михаил Клименко строил корпоративные базы знаний и CRM с глубокой предметной логикой — ESM-CRM для автобизнеса и Lidora-CRM для телемаркетинга. RAG внедряю как часть операционного контура: связка с CRM, n8n и регламентами команды, а не как изолированный чат-бот.
Частые вопросы
RAG или fine-tuning — что лучше для базы знаний?
RAG быстрее внедряется и проще обновляется при изменении документов. Fine-tuning имеет смысл, когда нужен специфический стиль ответов или терминология. Часто комбинирую: RAG для фактов, лёгкий fine-tuning для тона.
Как часто нужно переиндексировать документы?
Настраиваю инкрементальное обновление: webhook или cron при изменении файла в источнике. Полная переиндексация — раз в квартал или при смене embedding-модели.
Можно ли подключить Confluence, Google Drive, 1С?
Да. Строю коннекторы к вашим источникам с учётом их API и ограничений. Главное — сохранить ACL источника в vector store.
Что если модель галлюцинирует?
Настраиваю порог similarity, обязательное цитирование источника и ответ «информация не найдена» при низкой релевантности. На eval-наборе фиксируем допустимый процент ошибок до запуска.
