Кейс • RAG-система
Умный поиск по корпоративным документам
Как мы сократили время поиска информации на 80% с помощью ИИ-ассистента — быстрый поиск по 30K+ документов за 3 секунды
80%
Снижение времени
95%
Точность поиска
30K+
Документов
3 сек
Время ответа
Задача клиента
- •Сотрудники тратят до 2 часов в день на поиск нужных документов
- •Документы разбросаны по разным системам: Confluence, SharePoint, Google Drive
- •Стандартный поиск не находит документы по смыслу, только по ключевым словам
- •Новые сотрудники не знают, где искать нужную информацию
Цели проекта:
- Объединить все документы в единую поисковую систему
- Находить документы по смыслу, а не только по ключевым словам
- Отвечать на вопросы на естественном языке
- Сократить время поиска информации минимум в 5 раз
Решение
Корпоративный ИИ-ассистент с семантическим поиском
RAG-система, которая индексирует все корпоративные документы и отвечает на вопросы с указанием источников
Индексация 30K+ документов из разных источников
Семантический поиск: находит по смыслу, а не только по словам
Ответы на естественном языке с цитатами из документов
Указание источника для каждого ответа
Интеграция с Confluence, SharePoint, Google Drive
Автоматическое обновление при изменении документов
Результаты через 1 месяц
| Показатель | Было | Стало |
|---|---|---|
| Время поиска информации | 30-60 минут | 3 секунды |
| Точность найденной информации | 60% | 95% |
| Охват документов | Разрозненно | 100% в одном месте |
| Время онбординга | 1 месяц | 1 неделя |
| Обращения в техподдержку | 100% | -40% |
Что получил клиент
Сотрудники экономят 2+ часа в день на поиске информации
Вся документация доступна через единый интерфейс
Ответы с указанием источника — можно проверить
Новички быстрее находят нужную информацию
Снижение нагрузки на техподдержку и HR
Технологии
OpenAI Embeddings • GPT-4 • Python • FastAPI • Qdrant • Confluence API • SharePoint API