Реализован продакшен-шаблон RAG-ассистента — умного помощника, который отвечает строго по вашим документам (FAQ, регламенты, прайсы, инструкции), а не «из головы» нейросети. Сейчас в репозитории — рабочее ядро системы: очистка документов → индекс FAISS → ответы с указанием источника → кэш для экономии API → проверка качества RAGAS. Задача: Сократить время поиска по папкам с FAQ и регламентами. Дать ответы по документам компании, без выдумывания. Снизить расходы на OpenAI за счёт кэша повторяющихся вопросов. Проверить качество ответов метриками (RAGAS), а не «на глаз». Получить основу, которую можно развить до Telegram-бота, веб-панели или корпоративного ассистента с ролями. Результат для бизнеса: Ответ по документам за секунды вместо ручного поиска по файлам. Меньше трат на API — кэш не платит дважды за один вопрос. Меньше риска ошибок — ответ с источником (из какого файла взято). Готовая база под Telegram, веб или корпоративный ассистент без RAG с нуля. План ролей и защиты данных — в связке с security-RAG-plan. Минимальный вариант — терминальный ассистент (чат в консоли). Это нормальный и честный старт: быстро, дёшево, проверяете качество ответов на своих материалах. Дальше то же ядро оборачивается в Telegram, веб или API — без переписывания с нуля. Подходит для: внутренней базы знаний компании, поддержки сотрудников, пилота перед запуском клиентского бота.