База знаний
Корпоративная память для AI-агентов
Загрузите регламенты, договоры, гайдлайны бренда, FAQ — агент находит релевантные фрагменты при каждом запросе и отвечает с прямыми цитатами. RAG (Retrieval-Augmented Generation) делает галлюцинации редкими.
Как работает
Поиск, а не запоминание
Документы делятся на чанки и индексируются. На каждый запрос модель получает топ-10 ближайших фрагментов — а не пытается «прочитать всё».
PDF, DOCX, XLSX, PPTX
Также TXT, Markdown, CSV, JSON, XML. Извлекается текст.
Эмбеддинги OpenAI
text-embedding-3-small — индустриальный стандарт качества поиска по смыслу.
Цитирование источников
В ответе агента — поле citations с названием документа, текстом цитаты, позицией. Можно потребовать в промпте «отвечай только по базе».
Кейсы
Внутренний справочник
15 мин30 сек
на поиск ответа в регламенте
Регламенты, политики, FAQ — сотрудники задают вопросы агенту
Поддержка клиентов
20 мин2 мин
на типовой тикет
FAQ продукта + договор — агент отвечает со ссылками
Аналитика по 15 договорам
8 ч30 мин
на аудит пакета
Загрузили — спросили «какие нестандартные пункты»
Часто спрашивают
Сколько баз можно создать?
Я загрузил скан договора — не работает
Как заставить агента не выдумывать?
Обновил документ — что делать?
Загрузите первые документы
Лучше 10 файлов по 5 страниц, чем один на 50 — релевантность поиска выше.