RAG-бот ищет в ваших регламентах, инструкциях, договорах, базе FAQ — и даёт ответы со ссылками на конкретный документ. Команда не тратит часы на поиск, клиенты получают ответы за 4 секунды. От 220 000 ₽, запуск за 14-21 день.
Зачем нужен RAG-бот для бизнеса
Внутренний поиск для команды
Сотрудник не помнит регламент → пишет в RAG-бот «как оформить возврат товара после 14 дней» → получает ответ + ссылку на конкретный пункт регламента. Время поиска: 4 секунды vs 15-30 минут листания документов.
Внешний поиск для клиентов
Клиент задаёт вопрос в чат сайта → RAG-бот ищет в каталоге продуктов, FAQ, инструкциях → даёт точный ответ с цитированием источника. 60-80% обращений закрывает без оператора.
Поиск по архиву проектов
«Был ли у нас проект с интеграцией Bitrix24 + AmoCRM в 2024 году?» → RAG-бот находит проект, контакты команды, ссылку на документацию.
Compliance и юридический поиск
Юрист: «найди все договоры где указана санкционная страна» → RAG-бот за 30 секунд возвращает список с цитатами.
Что такое RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Обычный AI-чат «галлюцинирует» — может выдумать ответ если не знает. RAG это другая архитектура:
- Retrieval (поиск) — AI ищет в вашей базе документов семантически близкие к вопросу куски (не по точным словам, а по смыслу)
- Augmented (дополнение) — найденные куски прикрепляются к промпту как контекст
- Generation (ответ) — LLM генерирует ответ строго на основе найденных кусков, со ссылкой на источник
Результат: точные ответы на основе ВАШИХ данных, без галлюцинаций, всегда с цитатой.
Цены RAG-бота
| Пакет | Цена | Срок | Объём базы |
|---|---|---|---|
| RAG Старт | от 220 000 ₽ | 14 дней | до 500 документов |
| RAG Стандарт | от 380 000 ₽ | 21 день | до 5 000 документов |
| RAG Pro | от 580 000 ₽ | 30 дней | до 50 000 документов |
| RAG Enterprise | от 980 000 ₽ | от 45 дней | от 50 000 + мульти-источники |
Стек
Векторная БД: Qdrant (self-hosted в РФ) или pgvector (если уже PostgreSQL)
Embeddings: OpenAI text-embedding-3 или YandexGPT embeddings
LLM: Claude 4 (лучшее качество ответов), YandexGPT (локализация)
Оркестрация: LangChain или собственный pipeline на FastAPI
Источники: PDF, Word, Confluence, Notion, Google Docs, сайты, БД
FAQ
Сколько документов может обработать RAG-бот?
Технически — миллионы. Практически — до 50 000 в стандартных пакетах, для большего объёма — Enterprise с шардированием.
Сколько стоит обработка одного запроса?
0.5-2 ₽ за запрос (embedding + LLM). При 10 000 запросах/мес — 5-20 тыс. ₽ операционки.
Можно ли обновлять базу автоматически?
Да — настраиваем индексацию новых документов по cron’у или webhook’у. Можно ежечасно или в реальном времени.
Что если ответа в документах нет?
RAG-бот честно говорит «не нашёл информации в базе» — не выдумывает. Это критично для compliance и доверия.
Можно ли подключить к существующему чат-боту?
Да — RAG-движок встраивается в любой существующий чат-бот через API.
[CTA: «Получить аудит базы знаний под RAG»]
═══════════════════════════════════════════════════════════