Гарантия возврата
Вернем деньги, если что-то пойдет не так.
Рустам Искендеров
Рустам
Верифицированный пользователь
Чат откроется после оплаты
Стоимость услуги
36 400 rub

Срок выполнения

10 дней

Гарантия возврата
Вернем деньги, если что-то пойдет не так.
Рустам Искендеров
Рустам
Верифицированный пользователь

Разработка корпоративной RAG под ключ

Разработаю и внедрю RAG-систему (Retrieval-Augmented Generation), которая позволит вашему AI-ассистенту отвечать на вопросы на основе ваших документов и базы знаний. ✅Что делает RAG-система: - использует ваши документы и корпоративные материалы как источник знаний - отвечает на вопросы сотрудников или клиентов на основе реальных данных - снижает риск «галлюцинаций» нейросети - обеспечивает быстрый доступ к информации из большой базы документов ✅Как строится RAG система: 1. Определяем цели системы, типы документов, сценарии использования и способы интеграции 2. Собираем документы и источники данных: PDF, DOCX, таблицы, базы данных, внутренние системы и т.д. 3. Сохраняем документы в векторную базу данных и подключаем к ней ИИ-модель. 4. Формируем для ИИ промпты и правила, по которым будет происходить поиск в данных. 5. Подключаем Telegram-бот, веб-чат, API и т.д. для взаимодействия пользователей с системой. 6. Тестируем и оптимизируем ответы AI-бота. ✅Что возможно реализовать: • автоматизацию загрузки документов и автообновление базы знаний • возможность интеграции с AI-моделями для ответов на основе найденных данных • возможность подключения Telegram-бота, веб-чата или API • развертывание на вашем сервере ✅Почему вам стоит заказать создание RAG у меня? - Более 20 лет опыта в IT и DataOps - Безупречная репутация - Ежедневно на связи и быстрая реакция на инциденты - Возможна последующая техподдержка решения ✅Объем данной услуги: Базовая RAG-система: до 5 документов (с ручной загрузкой без автообновлений), интеграция с вашей LLM моделью (необходим токен), интеграция с Telegram-ботом

Заказчик получит:

Код RAG-системы, размещенный на сервере заказчика

До начала работы заказчик должен предоставить:

• Описание задачи и целей системы (для чего будет использоваться RAG). • Список источников данных для RAG: документы, база данных, сайт, Google Docs и т.д. • Примеры вопросов, на которые система должна отвечать. • Информация о желаемой интеграции: Telegram-бот, веб-чат, API или внутренний сервис. • Критерии, по которым вы будете считать запуск RAG успешным. • Доступы к серверу для развертывания RAG