Главная

→

Услуги

→

Разработка ИИ поиска

Разрабатываем поисковые системы с искусственным интеллектом для работы с корпоративными данными и большими объемами контента. Создаем RAG-решения и поисковые нейросети, которые понимают смысл запросов на естественном языке и обеспечивают высокую точность результатов даже при неточных формулировках или опечатках. Внедряем умный поиск на базе AI в существующие платформы, сокращая время на получение нужной информации в десятки раз.

Сотрудник получает структурированное резюме из нескольких источников вместо списка ссылок. LLM-модели синтезируют краткое изложение на естественном языке с отсылками к исходным материалам для проверки. Это экономит время — не нужно просматривать десятки страниц вручную.

Разработка ИИ поиска — это создание интеллектуальных систем для работы с корпоративными знаниями на базе современных технологий машинного обучения и обработки естественного языка. В отличие от традиционного поиска по ключевым словам, AI-поисковые системы понимают смысл запросов и находят релевантную информацию даже при нечетких формулировках.

Наши RAG-решения (Retrieval-Augmented Generation) объединяют семантический поиск и генеративный искусственный интеллект. Система находит релевантные фрагменты из корпоративной базы знаний, затем LLM-модель синтезирует точный ответ на естественном языке со ссылками на источники — вместо просмотра десятков документов сотрудник получает готовый ответ за секунды.

Создаем поисковые решения под сложные требования: от интеграции с бизнес-платформами (СЭД, CRM, ERP) до разработки специализированных интерфейсов для различных отделов компании. Настраиваем разграничение прав доступа, чтобы каждый сотрудник получал ответы только на основе документов, доступных ему по регламенту. Оптимизируем релевантность результатов под специфику отрасли и терминологию.

Создаем умный поиск для внутренних порталов компаний с большими объемами документации. Сотрудники находят регламенты, инструкции и методические материалы за секунды вместо часов просмотра папок. RAG-ассистент отвечает на вопросы по всей корпоративной базе знаний с учетом прав доступа.

Интеллектуальный поиск по каталогам понимает, что ищет покупатель, даже если он формулирует запрос неточно. Вместо "ноутбук для работы" система покажет модели с нужными характеристиками — производительный процессор, достаточно RAM. Это повышает конверсию на 15-20% и увеличивает средний чек за счет релевантных рекомендаций.

Юристы задают вопрос своими словами: "есть ли практика по спорам о товарном знаке в IT-сфере за 2023-2024?". AI-поиск сканирует правовые базы, судебную практику и архивы дел, находя прецеденты и аналогичные кейсы. Нейросеть формирует краткую выжимку с ключевыми аргументами и ссылками на источники.

RAG-чат-боты закрывают до 70% типовых обращений без участия операторов. AI консультирует клиентов по базе знаний продукта, инструкциям и истории решенных кейсов. Живые операторы получают готовые ответы в режиме реального времени для сложных вопросов — не нужно искать информацию вручную.

Врачам критично не тратить время на поиск информации — в экстренных ситуациях счет идет на минуты. AI-поиск мгновенно сопоставляет симптомы с клиническими протоколами, находит истории похожих случаев и актуальные исследования. Вместо изучения десятков источников — готовая выжимка с рекомендациями по диагностике и лечению.

Нужен маркетолог с опытом в B2B, знанием английского" — рекрутер вводит требования обычным языком. ИИ находит резюме, где могут быть другие формулировки: "продвижение для корпоративных клиентов", "fluent English". HR-специалисты спрашивают об отпусках, больничных, увольнениях и получают ответы со ссылками на статьи ТК РФ и внутренние политики. Подбор ускоряется в 3-5 раз.

Сколько стоит разработка AI-поиска?

Чем RAG отличается от обычного чат-бота?

Можно ли интегрировать ИИ-поиск с нашими существующими системами?

Как долго разрабатывается AI-решение?

Нужно ли обучать систему или она работает сразу?

AI-поиск не требует традиционного "обучения" в понимании машинного обучения — мы используем предобученные языковые модели и эмбеддинг-модели. Однако система требует первоначальной настройки под ваши данные: индексации документов (преобразование текстов в векторные представления), настройки релевантности под вашу отраслевую терминологию, конфигурации алгоритмов ранжирования и тестирования на типовых запросах от реальных пользователей.

Процесс первичной настройки занимает 2-4 недели при объеме до 100 000 документов. Для больших корпоративных архивов (миллионы документов) первичная индексация может занять до 2 месяцев. После этого AI-поиск работает автоматически, а новые документы индексируются в фоновом режиме.

Система продолжает улучшаться на основе анализа поведения пользователей: мы отслеживаем, какие результаты открывают чаще, где пользователи уточняют запросы, какие документы добавляют в избранное. Эти данные помогают автоматически корректировать алгоритмы ранжирования. Также можем настроить дообучение моделей на вашей специфической терминологии для повышения точности.

Читать весь отзыв

Свернуть

Как измерить эффективность ИИ-поиска

Минимальный объем данных для внедрения AI

Преимущества ИИ-поиска

Этапы создания нейросети для поиска

Как работает семантический поиск

Скоростные метрики: среднее время от запроса до получения ответа (целевое значение — до 3 секунд), сокращение времени на поиск информации в сравнении с предыдущим решением (типично 10-15x ускорение). Отслеживаем среднее количество запросов до нахождения нужного документа.
Качественные метрики: процент успешных поисковых сессий (пользователь открыл документ из результатов), Click-Through Rate на топ-3 результата, процент запросов с нулевыми результатами (цель — менее 5%). Собираем обратную связь через реакции пользователей ("полезно"/"не полезно" под ответами).
Бизнес-метрики: частота использования системы (DAU/MAU), NPS пользователей поисковой системы, ROI через расчет экономии рабочего времени. Например, если 500 сотрудников экономят в среднем 30 минут в день на поиске информации, при стоимости часа 2000₽ годовая экономия составляет ~180 млн ₽. Также отслеживаем снижение обращений в техподдержку с типовыми вопросами.

AI-поиск эффективен при работе с базами данных от 10 000 документов, когда традиционный поиск по ключевым словам начинает терять точность из-за роста нерелевантных результатов. При таких объемах сотрудники тратят значительное время на просмотр десятков документов — здесь семантический поиск и RAG-ассистенты дают максимальную отдачу, сокращая время поиска информации в 10-15 раз.

Для корпоративных порталов, баз знаний, e-commerce с большими каталогами (от 50 000 товаров) и юридических архивов интеллектуальный поиск особенно критичен. Однако даже при меньших объемах данных AI-поиск может быть оправдан, если информация сложноструктурированная, многоязычная или требует понимания контекста запросов. Мы проведем аудит ваших данных и поможем оценить целесообразность внедрения с расчетом ROI.

Традиционные поисковые системы на базе ElasticSearch или встроенного поиска баз данных работают по принципу точного совпадения ключевых слов. Пользователь должен знать точные термины, которые используются в документах, иначе релевантная информация останется необнаруженной. При запросе "как оформить отпуск" классический поиск не найдет документы, где используется термин "процедура предоставления ежегодного оплачиваемого отдыха".

AI-поисковые системы на базе нейросетей и векторных баз данных понимают смысл запроса через контекстный анализ. Система преобразует текст в числовые векторные представления (эмбеддинги), которые отражают семантическое значение. Документы с близким смыслом, но разной терминологией автоматически оказываются рядом в векторном пространстве — поэтому поиск находит релевантные результаты даже при использовании синонимов, аббревиатур или разговорных формулировок.

Дополнительное преимущество — генерация готовых ответов вместо списка ссылок. Вместо просмотра 20 документов сотрудник получает структурированный ответ, синтезированный из нескольких источников со ссылками для проверки. Это сокращает время на поиск информации в 10-15 раз по сравнению с традиционными решениями.

Этап 1: Аудит данных и требований (1-2 недели). Анализируем источники данных, их структуру, объемы и форматы. Оцениваем качество существующей документации, выявляем дубликаты и устаревшую информацию. Формируем требования к поиску на основе интервью с будущими пользователями — какие запросы типичны, какая информация критична, какие метрики успеха.
Этап 2: Проектирование архитектуры решения (2-3 недели). Выбираем технологический стек: векторную БД (Qdrant, Pinecone, Chroma), эмбеддинг-модели для векторизации текстов, LLM для генерации ответов. Проектируем схему индексации, настройки гибридного поиска (комбинация полнотекстового и векторного), механизмы разграничения прав доступа.
Этап 3: Подготовка и индексация данных (3-6 недель). Извлекаем текст из документов всех форматов, очищаем от мусора, разбиваем на смысловые фрагменты. Векторизуем тексты через эмбеддинг-модели — преобразуем в числовые представления, которые отражают семантику. Загружаем в векторную БД с метаданными для фильтрации.
Этап 4: Разработка поисковых алгоритмов и интерфейса (4-8 недель). Настраиваем алгоритмы ранжирования результатов, fine-tuning релевантности под вашу терминологию. Интегрируем LLM-модели для генерации ответов с промптами, оптимизированными под корпоративный контекст. Разрабатываем пользовательский интерфейс — поисковая строка, фильтры, отображение результатов.
Этап 5: Тестирование и оптимизация (2-4 недели). Проводим тестирование на реальных запросах пользователей, измеряем точность и скорость поиска. Оптимизируем производительность векторной БД для работы под нагрузкой. A/B-тестируем различные алгоритмы ранжирования.
Этап 6: Интеграция и запуск (2-3 недели). Интегрируем AI-поиск с вашими корпоративными системами через API или веб-интерфейс. Настраиваем автоматическую синхронизацию данных для индексации новых документов. Проводим обучение пользователей, запускаем в production с мониторингом метрик.

Векторизация текстов. Специально обученная нейросеть для поиска (эмбеддинг-модель типа Sentence Transformers) преобразует каждый документ или его фрагмент в вектор — массив из нескольких сотен чисел. Тексты с близким смыслом получают похожие векторы, даже если используются разные слова. Например, "оформление отпуска" и "процедура предоставления отдыха" будут иметь векторы, расположенные близко в многомерном пространстве.
Поиск по векторному сходству. Когда пользователь вводит запрос, система векторизует его той же нейросетью. Затем в векторной базе данных (Qdrant, Pinecone) выполняется поиск ближайших соседей — документов с наиболее похожими векторами. Используются специальные алгоритмы вроде HNSW или IVF для быстрого поиска среди миллионов векторов за миллисекунды.
Контекстное понимание запросов. Современные эмбеддинг-модели учитывают контекст слов в предложении. Слово "замок" в запросе "ремонт замка двери" и "экскурсия в замок" получит разные векторные представления, потому что нейросеть анализирует окружающие слова. Это обеспечивает высокую точность поиска даже для многозначных терминов.
Гибридный подход. Для максимальной релевантности результатов мы комбинируем семантический поиск с классическим полнотекстовым. Если пользователь ищет точный код документа или номер договора, полнотекстовый индекс (ElasticSearch) сработает лучше. Для понятийных запросов на естественном языке — векторный поиск эффективнее. Финальное ранжирование объединяет результаты обоих методов.

Разработка ИИ поиска

Семантический поиск вместо ключевых слов

Интеллектуальная обработка корпоративных данных

Готовые ответы на базе ваших данных

AI-поиск для задач бизнеса /

КОРПОРАТИВНЫЕ ПОРТАЛЫ И БАЗЫ ЗНАНИЙ

E-COMMERCE И МАРКЕТПЛЕЙСЫ

ЮРИДИЧЕСКИЕ И КОНСАЛТИНГОВЫЕ КОМПАНИИ

ТЕХПОДДЕРЖКА И CALL-ЦЕНТРЫ

МЕДИЦИНСКИЕ ОРГАНИЗАЦИИ

HR-ОТДЕЛЫ И РЕКРУТИНГ

Возможности поисковых ассистентов /

СЕМАНТИЧЕСКИЙ ПОИСК ПО СМЫСЛУ

ГИБРИДНЫЙ ПОИСК

АВТОДОПОЛНЕНИЕ И ПОДСКАЗКИ

КОНТЕКСТНЫЕ ОТВЕТЫ С ИСТОЧНИКАМИ

ПОИСК ПО ДОКУМЕНТАМ ЛЮБЫХ ФОРМАТОВ

АНАЛИТИКА ПОИСКОВЫХ ЗАПРОСОВ

Формат работы и модели оплаты /

ВЫДЕЛЕННАЯ КОМАНДА(DEDICATED TEAM)

УСИЛЕНИЕ КОМАНДЫ (TEAM AUGMENTATION)

АУТСОРСИНГ РАЗРАБОТКИ ПО

Наши принципы /

ЧИСТЫЙ И ПОДДЕРЖИВАЕМЫЙ КОД

МНОГОУРОВНЕВЫЙ КОНТРОЛЬ КАЧЕСТВА

БЫСТРОЕ ВНЕДРЕНИЕ ИЗМЕНЕНИЙ

МАСШТАБИРУЕМАЯ АРХИТЕКТУРА

Технический стек /

Backend

Frontend

Mobile

QA

Часто задаваемые вопросы /

Сколько стоит разработка AI-поиска?

Чем RAG отличается от обычного чат-бота?

Можно ли интегрировать ИИ-поиск с нашими существующими системами?

Как долго разрабатывается AI-решение?

Нужно ли обучать систему или она работает сразу?

Наши награды /

Отзывы клиентов /

Подробнее о разработке ИИ-поиска /

КАК ИЗМЕРИТЬ ЭФФЕКТИВНОСТЬ AI-ПОИСКА ПОСЛЕ ВНЕДРЕНИЯ

МИНИМАЛЬНЫЙ ОБЪЕМ ДАННЫХ ДЛЯ ВНЕДРЕНИЯ AI

ПРЕИМУЩЕСТВА AI-ПОИСКА ПЕРЕД ТРАДИЦИОННЫМИ РЕШЕНИЯМИ

ЭТАПЫ СОЗДАНИЯ НЕЙРОСЕТИ ДЛЯ ПОИСКА

КАК РАБОТАЕТ СЕМАНТИЧЕСКИЙ ПОИСК НА БАЗЕ НЕЙРОСЕТЕЙ

Расскажите о своей задаче /

Разработка сложного программного обеспечения для бизнеса

ВЫДЕЛЕННАЯ КОМАНДА
(DEDICATED TEAM)

УСИЛЕНИЕ КОМАНДЫ
(TEAM AUGMENTATION)