Розробка AI-бази знань компанії
Розробка корпоративної ШІ-системи на базі RAG-архітектури: від аудиту джерел і Figma-прототипу до промислового запуску та підтримки. ШІ база знань компанії від Applic агрегує дані з ERP, SharePoint, пошти та CRM — і повертає точну відповідь за 0.5 секунди з посиланням на конкретний документ.
RAG first finds relevant information in your documents (PDF, Docx, ERP) and then formulates an accurate answer with a link to the source.
Transformation
Як ми перетворюємо хаос у даних на керовані знання
Співробітники витрачають до 20% часу лише на пошук інформації. Ми перетворюємо ваші дані на актив, яким можна керувати.
Operational speed
Instead of hours of searching through folders, you get an instant response. Employees focus on making decisions, not on mechanically reading hundreds of pages of regulations.
Preservation of expertise
Company knowledge no longer resides only in the heads of individual specialists. It is digitized, structured and available to every team member at any time.
Working with the truth
Штучний інтелект базує висновки виключно на ваших перевірених документах. Точність відповідей у правильно налаштованій системі сягає 94–97% на holdout-вибірці. Галюцинацій немає.
Scalable intelligence
Правильно побудована АІ база знань однаково ефективно працює з 10 і з 10 000 паралельних запитів — кожен співробітник отримує однакову якість відповіді.
FOR WHOM
Для якого бізнесу підходить AI база знань
Не кожній компанії однаково потрібна ця система. Але є кілька профілів, де вона дає максимальний ефект.
Компанії зі складною структурою процесів
Виробництво, фармацевтика, будівництво — там, де регламентів сотні, а нова редакція документа коштує помилки в полі. AI база знань компанії слідкує за версіонністю і завжди дає актуальну відповідь.
Компанії, що швидко зростають і масштабуються
Онбординг нового співробітника з системою займає дні, а не тижні. Запитання клієнтів і типові внутрішні питання обробляються автоматично — без навантаження на команду.
Організації, що планують впровадження AI
Якщо компанія планує автоматизувати процеси за допомогою AI-агентів — база знань є фундаментом. Без структурованих даних навіть найсильніша модель дасть нерелевантні результати.
Компанії у сфері послуг і консалтингу
Юридичні фірми, консалтинг, сектор підтримки клієнтів — там, де знання є продуктом. Система дозволяє знаходити прецеденти та аналіз по сотнях справ за секунди.
TECHNOLOGY
Як працює
RAG-технологія
Data does not leave your perimeter
Instant scanning of terabytes
Sources of knowledge
Documents, APIs, Wiki, ERP, CRM
Retrieval Engine
Семантичний пошук у векторній базі Qdrant
LLM Generation
Відповідь GPT-5/4o або Claude 3.5 Sonnet з посиланням на джерело
OPPORTUNITIES
Функціональні вектори RAG системи
RAG система — це не просто пошук. Кожен вектор вирішує конкретні бізнес-задачі.
Search in natural language
Ask the system as a colleague. AI understands the context of the query, even if the document uses different words.
Links to sources
Кожна відповідь супроводжується посиланням на конкретну сторінку або абзац у внутрішньому документі. Жодних відповідей «з повітря».
AI classification
Автоматичне сортування вхідних документів за темами, проєктами або рівнем конфіденційності. Нові документи потрапляють в індекс без ручного втручання.
Auto-generation of documents
Creation of a CP, ToR, or SOP based on your company's style knowledge base and standards.
ARCHITECTURE
Архітектура системи Knowledge AI
AI RAG-система складається з трьох шарів — кожен виконує свою роль у ланцюжку від сирих даних до готової відповіді.
Ingestion Layer
API-конектори до ERP, CRM, файлових сховищ та пошти. Airbyte для ETL-пайплайнів. Безшовний збір даних у реальному часі — індекс оновлюється щонайменше раз на 15 хвилин.
Knowledge Layer
Векторна база знань Qdrant для семантичного пошуку + Neo4j Knowledge Graph для зв'язків між концепціями. Redis кешує часті запити, PostgreSQL зберігає метадані та логи.
Application Layer
LangGraph-агент оркеструє багатокрокові сценарії. UI для кінцевих користувачів + API для інтеграції в Slack або Teams. Security Mesh контролює доступ: кожен бачить лише дозволені документи.
EFFICIENCY
Examples of implementation
AI Knowledge Hub
Global FMCG Company
Створення єдиного вікна доступу до корпоративних знань: від технічних регламентів до маркетингових стратегій. 50 000+ документів у SharePoint, Confluence та локальних дисках. Пошук займав у середньому 25 хвилин на запит.
Result: Швидкість пошуку інформації зросла в 120 разів. Індекс оновлюється кожні 15 хвилин з усіх підключених джерел.
Legal Analyst
International Law Firm
Автоматизація аудиту контрактів: виявлення ризиків, неузгодженостей та автоматичне порівняння зі стандартними шаблонами. Щомісяця 800+ контрактів різними мовами, ручний аудит кожного займав від 3 до 4 годин.
Result: Час на аудит одного контракту зменшився з 4 годин до 8 хвилин. 70% документів проходять повністю автоматично.
TECHNOLOGIES
Tech stack
We use an advanced technology stack to build fault-tolerant and intelligent enterprise-level RAG systems.
PROCESS
Етапи впровадження системи знань
Наш підхід: Pilot-First — швидкий старт, перевірка гіпотез, потім масштабування. Ніяких місяців розробки наосліп.
Pilot Launch
Швидке розгортання прототипу на обмеженому датасеті клієнта — зазвичай 500–2000 документів. Ціль: перевірити точність і порахувати ROI до повного запуску.
Deep Discovery
Детальний аудит усіх джерел знань: типи файлів, якість даних, структура прав доступу. Побудова архітектури та мапування процесів.
Engineering
Development of a full-scale system with support for Multi-agent workflows and APIs.
Deployment
Industrial launch, staff training, and full migration of corporate knowledge.
Growth
Support, model training, and expansion of the system to new business verticals.
FAQ
Часті запитання клієнтів про AI базу знань компанії
Скільки часу займає створення бази знань?
⌄Пілотна версія на обмеженому датасеті — 1–2 тижні. Повноцінна система з підключенням усіх корпоративних джерел — від 6 до 12 тижнів залежно від кількості інтеграцій і якості вихідних даних.
Коли варто організувати власну корпоративну базу знань?
⌄Якщо пошук інформації займає більше 10–15 хвилин на день — є сенс впровадити АІ базу знань: ШІ RAG окупається швидко. Ще один сигнал: компанія втрачала знання при звільненні ключових людей або витрачає багато часу на онбординг нових співробітників.
Що із безпекою та конфіденційністю?
⌄Дані не залишають ваш периметр. Система розгортається on-premise або у вашому хмарному акаунті (AWS/Azure). Вся інформація зберігається виключно у вашому середовищі. LLM-запити йдуть через приватні endpoint без логування з боку провайдера.
Наскільки точні відповіді AI?
⌄Точність відповідей — 94–97% на тестовій вибірці при якісних вихідних даних. На пілоті ми тестуємо точність на реальних питаннях клієнта перед повним розгортанням.
Як швидко система видає відповіді?
⌄Медіана часу відповіді — 0.4–0.7 секунди при використанні Redis-кешу для частих запитів. Складні multi-hop запити (збір інформації з кількох документів) — до 2–3 секунд.
Ukrainian
Russian
English