AI & Data
RAG-движок, ассистенты по документам, AI-агенты и чат-боты, отвечающие со ссылками на источники. От прототипа до продакшна — на собственных наработках.
Что мы делаем
RAG-движок
Гибридный поиск: вектора и BM25 со словоформами в одном SQLite, фильтры по полям каталога, ответы со ссылками на конкретные разделы документов.
AI-ассистенты
Ассистенты по корпоративной базе: документ → точный ответ с источником, а не «просто чат-бот».
Агенты с действиями
Tool-use агенты, которые не только отвечают, но и выполняют: квалифицируют лидов, дожимают до записи.
Мультиканальность
Telegram-боты, веб-виджеты, интеграции в процессы клиента.
Продукты
GraphRAG
AI-ассистент компании: отвечает по документам, прайсу и каталогу с источником каждого факта, записывает клиентов на услуги и напоминает о визитах. Виджет на сайт, Telegram, Max, API и MCP; SaaS или развёртывание в контуре.
Ассистент, который записывает: как мы добавили в GraphRAG клиентов, расписание и каналы Telegram, Max и сайт
Ассистент, который только отвечает, оставляет человеку самое трудоёмкое: записать, напомнить, позвать снова. Мы добавили в GraphRAG модуль «Клиенты» с услугами, расписанием и сценариями, подключили Telegram, Max и виджет на сайт, а для обычных аккаунтов компании написали отдельный шлюз. Рассказываем, какие решения приняли, что пришлось выбросить и где граница.
Читать →Агент вместо сценария: как мы описали логику AI-ассистента данными и проверили его на 300 вопросах
Ассистента по базе знаний обычно собирают конвейером «роутер → поиск → ответ», и каждый новый тип вопроса добавляет ветку. В GraphRAG мы заменили конвейер агентом с восемью инструментами, а всё, что должно происходить всегда, вынесли в JSON-харнес с версиями и тестами. Как это устроено, что показало сравнение на 300 вопросах и где агент пока проигрывает.
Читать →Есть задача в этом направлении?
Расскажите, что нужно, — предложим формат: подписка, внедрение под ключ или пилот в лаборатории.