syt:startyourtime Обсудить задачу

Knowledge AI

Корпоративные знания, которые отвечают с источниками

Соединяем разрозненные документы и системы в аналитическую среду, где сложный ответ можно проверить до конкретного фрагмента источника

Для когоКомпании с большим массивом договоров, проектной документации, отчётов, переписки и экспертных знаний.

Посмотреть в работеОбсудить задачу
question → retrieval → cited answer
⌕Какие риски повторяются в отчётах проекта?

Найденные источники

Отчёт о ходе работстр. 18 · 94%
Протокол измененийраздел 4 · 89%
Проектный реестр12 записей · 84%

Проверяемый ответ

Три риска повторяются в нескольких источниках

  • Задержка исходных данных 1
  • Несогласованные версии 2
  • Зависимость от одного процесса 3
Источники связаны · требуется проверка
01Ответы только по данным02Трассировка источников03Закрытый контур
↓

Не чат над папкой

Поиск, функции и права доступа в одной архитектуре

Надёжная RAG-система умеет не только искать похожий текст. Она вызывает адаптеры к реестрам и базам, фильтрует по атрибутам и фиксирует путь формирования ответа.

Поиск

Смысл вместо имени файла

PDF, таблицы, презентации, аудио и сканы в едином индексе.

Ответ

Факты со ссылками

Каждое существенное утверждение связано с источником.

Действие

Адаптеры к системам

Подсчёты, фильтры, сравнения и подготовка документов.

Интерактивный контур

Посмотрите, как меняется результат

Переключайте сценарии. Это web-native представление логики услуги, а не слайды или встроенный документ

01 / 03

Система извлекает именно тот контекст, который нужен вопросу

Документы разбиваются на смысловые фрагменты, снабжаются атрибутами и индексируются для гибридного поиска.

  • OCR и разбор структуры
  • Семантический и атрибутивный поиск
  • Фильтры по периоду, теме и подразделению
  • Ранжирование релевантности
SYT / Поиск

01query: риски проекта за 3 года

02retrieved: 12 fragments

03reranked: top 5

04coverage: sufficient

контур готов к проверке

Архитектура

От исходных данных до рабочего решения

  1. 01

    Источники

    Файлы, базы, почта, аудио и видео.

  2. 02

    Подготовка

    OCR, структура, атрибуты и права.

  3. 03

    Индекс

    Векторный, текстовый и атрибутивный поиск.

  4. 04

    RAG

    Извлечение, rerank и формирование ответа.

  5. 05

    Аудит

    Источники, история, доступ и обратная связь.

Сценарии применения

Одна технология
Разные рабочие процессы

01

Юридический контур

Условия договоров, противоречия, версии и нормативные требования.

02

Инженерные знания

Проектная документация, отчёты, причины отклонений и накопленный опыт.

03

Рыночная аналитика

Сопоставление прогнозов, докладов и внутренних оценок.

04

Управленческие обзоры

Сводки по периодам, проектам, рискам и решениям.

Критерии качества

Главная метрика — можно ли доверять каждому выводу

До запуска формируется набор эталонных вопросов: простых, составных, неоднозначных и заведомо не имеющих ответа. Система оценивается как полный контур поиска и генерации.

Retrieval

Попал ли нужный фрагмент в контекст.

Grounding

Подтверждается ли вывод источниками.

Abstention

Отказывается ли система при нехватке данных.

Access

Не видит ли пользователь закрытые материалы.

Внедрение

Архитектура под данные и ограничения процесса

01

On-premise

Изолированный контур и локальные модели.

02

Private cloud

Выделенная инфраструктура и управляемое масштабирование.

03

Hybrid

Закрытые данные внутри, разрешённые сервисы через шлюз.

ИнтеграцииFile storageSharePointERP/CRMDatabasesEmail archiveSSO/RBAC

Пилот

Одна тема и один массив данных — до расширения на всю компанию

Пилот проверяет не только ответы, но и качество подготовки данных, права доступа, реальную полезность и эксплуатационную нагрузку.

Обсудить пилот
  1. 01

    Корпус

    Тема, источники и права.

  2. 02

    Эталон

    Вопросы и ожидаемые доказательства.

  3. 03

    Прототип

    Поиск, ответы и инструменты.

  4. 04

    Решение

    Оценка и карта расширения.

Коротко о главном

Вопросы до старта

Что происходит, если ответа нет в документах?+

Система должна явно сообщить о недостатке данных и показать, что именно было проверено.

Можно ли разграничить знания по отделам?+

Да. Права источника учитываются при поиске, а все обращения фиксируются в журнале.

Нужно ли обучать собственную большую модель?+

Обычно нет. Основная ценность создаётся качеством данных, retrieval, адаптерами, оценкой и безопасной архитектурой.

Следующий шаг

Покажите данные и процесс
Соберём проверяемый пилот

info@startyourtime.com