AI на ваших данных

Что входит в услугу

Мы строим ИИ-ассистента, который отвечает на вопросы по корпоративным документам, базам знаний, регламентам и архивам переписки вашей компании. Под услугой «AI на ваших данных» понимается полный цикл: сбор и очистка источников, нарезка текстов на фрагменты, построение векторного индекса, подключение языковой модели и веб-интерфейса или бота для сотрудников. Мы пишем программную часть и настраиваем конвейер обработки данных, а не продаём готовую коробку с чужим контентом внутри. Если в контуре есть оборудование клиента — сервер, GPU-станция или рабочие места операторов, — мы готовим софт и конфигурацию под это железо, но само оборудование остаётся вашим и физически работает на вашей стороне. На выходе вы получаете систему, которая отвечает фактами из ваших файлов, а не общими формулировками из интернета.

Как работает RAG по сути

В основе лежит схема RAG (retrieval-augmented generation) — генерация ответа с опорой на найденные документы. Сначала все ваши тексты переводятся в числовые векторы через модель эмбеддингов и складываются в векторную базу, где близкие по смыслу фрагменты лежат рядом. Когда сотрудник задаёт вопрос, система переводит и его в вектор, находит несколько наиболее релевантных кусков текста и передаёт их языковой модели вместе с самим вопросом. Модель формулирует ответ строго на основе переданных фрагментов, а не на том, что она когда-то выучила на чужих данных. Такой подход даёт ссылки на источники и резко снижает выдумывание фактов, потому что ответ привязан к конкретным абзацам ваших документов.

Откуда взялся RAG

Сам термин и схема RAG введены в 2020 году в работе «Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks», авторы Патрик Льюис и коллеги из Facebook AI Research, University College London и Нью-Йоркского университета. Статья была представлена на конференции NeurIPS 2020 и показала, что связка поиска по базе и генеративной модели даёт более точные и фактологичные ответы, чем модель сама по себе. Идея опирается на более раннюю историю векторного поиска: представление слов числовыми векторами вошло в обиход после выхода word2vec в 2013 году у команды Томаша Миколова в Google. К 2020 году качество эмбеддингов и языковых моделей выросло настолько, что соединить поиск и генерацию в одном конвейере стало практично. Сегодня именно эта схема лежит в основе большинства корпоративных ассистентов на собственных данных.

Почему критична точность

Корпоративный ассистент бесполезен, если он уверенно выдаёт неверные цифры или придумывает пункты регламента, которых нет. Точность здесь определяется не магией модели, а инженерной настройкой: как нарезаны документы, какая модель эмбеддингов выбрана, сколько фрагментов подаётся в контекст и как отсекается нерелевантное. Приватность так же завязана на программную часть: данные «AI на ваших данных» можно держать в вашем контуре, не отправляя их во внешние сервисы, и разграничивать доступ по ролям. Любая ошибка в конвейере проявляется не сразу, поэтому мы прогоняем систему на реальных вопросах и проверяем ответы до боевого запуска. Качество ассистента — это результат отладки софта и параметров, а не разовой установки.

Стек и инструменты

Базовый стек — RAG, векторные базы, эмбеддинги и языковые модели (LLM), собранные в единый конвейер. Векторную базу подбираем под объём и требования к размещению: это может быть Postgres с расширением pgvector, FAISS для локального индекса или специализированные хранилища вроде Qdrant и Milvus. Модель эмбеддингов и саму LLM выбираем по балансу точности, скорости и приватности — от облачных API до моделей, развёрнутых локально на оборудовании клиента. Программную обвязку пишем на Python с библиотеками для оркестрации запросов, обработки документов и контроля качества ответов. Стек подбирается под вашу задачу, а не наоборот: если данные нельзя выпускать наружу, вся цепочка остаётся в вашем контуре.

Когда появились ключевые инструменты

Современный стек вырос из нескольких опорных дат. Векторные представления слов стали массовыми после word2vec в 2013 году (Миколов и коллеги, Google). Библиотека FAISS для быстрого поиска по векторам вышла у Facebook AI Research в марте 2017 года и до сих пор используется как локальный индекс. В декабре 2017 года появилась архитектура трансформеров в статье «Attention Is All You Need» от исследователей Google, а в октябре 2018 года на её базе вышла модель BERT, с которой началось практичное качество эмбеддингов и языковых моделей. На этих кирпичах в 2020 году и собралась схема RAG, которую мы применяем в услуге.

Почему это к нам

Суммарный опыт нашей команды разработки превышает 45 лет в IT, и мы подходим к ассистенту как к инженерной системе, а не как к демо на один показ. Мы не производим железо и не печатаем коробки — мы пишем программную часть и настраиваем оборудование клиента под конкретную задачу, будь то локальный сервер или GPU-станция в вашем контуре. Перед боевым запуском система проходит проверку на ваших реальных вопросах: мы смотрим, откуда берётся каждый ответ, и чиним конвейер до того, как им начнут пользоваться сотрудники. Услуга «AI на ваших данных» строится прозрачно — вы видите источники ответов и контролируете, какие данные куда уходят. Это означает предсказуемый результат и систему, которую можно развивать дальше, а не разовую установку.