RAG/OCR агент для базы знаний

01 · проблема

Контекст и потери

В компании уже есть регламенты, презентации, таблицы и инструкции, но знания не работают как система. Люди ищут вручную, отвлекают экспертов повторяющимися вопросами и получают разные версии ответа.

02 · решение

Что спроектировано

AI-база знаний превращает разрозненные документы в управляемый источник ответов: сотрудник задает вопрос, получает короткий ответ и видит, из какого файла, страницы, таблицы или слайда он взят.

• Загрузка: PDF, DOCX, PPTX, XLSX, изображения и сканы собираются в единый контур.
• Понимание: OCR и парсинг достают текст, таблицы, структуру страниц и смысловые блоки.
• Поиск: Векторная база и reranker отбирают релевантные фрагменты вместо простого поиска по словам.
• Ответ: LLM формирует короткий ответ и показывает источник: файл, страницу, таблицу или слайд.

03 · результат

Что получает бизнес

У компании появляется AI-база знаний: сотрудники быстрее находят ответы в документах и видят источник, на который можно опереться.

• меньше повторяющихся вопросов экспертам
• быстрее поиск регламентов, инструкций и фактов
• единая версия знаний вместо личных файлов и пересылок
• можно измерять качество ответов до масштабирования
• закрытые данные можно оставить в self-host контуре

Кому подходит

• внутренние регламенты и стандарты
• техническая поддержка и сервис
• обучение новых сотрудников
• B2B-продажи со сложной документацией
• производственные инструкции и база знаний

04 · реализация

Что сделано руками

• загрузка документов разных форматов
• OCR для сканов и изображений
• ответы с источниками: файл, страница, таблица или слайд
• переключение cloud/local профиля
• панель сравнения качества ответов

05 · проверка

Факты и границы

• -30-60% — оценочное снижение времени поиска типового ответа
• 5+ — форматов документов в одном контуре
• 2 — контура: cloud / self-host
• 1 — ответ с источником, а не пересказ без опоры