Ответы по внутренним документам компании
Регламент есть, но нужный пункт в нем нередко ищут долго. Проще спросить коллегу, а тот ответит по памяти и может назвать отмененное правило.
Задача
Корпоративная база знаний с ИИ на платформе Svaya
- Сотрудник задает вопрос обычными словами и получает ответ со ссылкой на пункт документа.
- Svaya - это ИИ-платформа БизнесМатики на языковых моделях (LLM), она ставится на ваших серверах.
- Поиск по документам идет на ваших серверах, права доступа берутся из ваших систем (документооборота, сетевых папок, 1С).
- Языковая модель работает на ваших серверах или в облаке, во втором случае персональные данные заменяются условными обозначениями и за пределы ваших серверов не выходят.
- Проверьте базу знаний на своих регламентах бесплатно на витрине (демонстрационном сайте) svaya.bm-it.ru, до разговора с нами.
Ситуация
На что уходит время юриста, аудитора, инженера и технолога
Юрист, аудитор, инженер и технолог почти каждый день ищут ответы в одних и тех же местах (внутренние регламенты и методики, нормативная база, архив прошлых проектов). По нашей оценке (замера у клиентов пока нет), на такой поиск уходит 30-50% рабочего времени специалиста.
Классические системы документооборота и справочные системы находят документ по реквизитам, а поиска по смыслу вопроса в них нет. В ответ на запрос они выдают список файлов вроде «найдено 47 документов», и дальше специалист читает их сам. Ответы при этом часто знают только опытные сотрудники, часть ответов лежит в разрозненных файлах, а новый сотрудник нередко входит в курс дела месяцами.
Что готово
Что готово на платформе
Ниже технические решения с витрины (демонстрационного сайта) платформы svaya.bm-it.ru, которые закрывают эту задачу. Каждое уже запущено на нашем образце данных, а те из них, где стоит режим «Запуск на своих данных», вы можете проверить на своем файле.
- Вопрос сотрудника«Сколько лет хранить договоры поставки после окончания срока?»
- Проверка прав доступаСотруднику открыты три набора документов (коллекции) из пяти, поиск идет только по ним.
- Поиск по документамНайдено три фрагмента. Регламент хранения (п. 4.2), приказ об архиве (п. 7), инструкция по делопроизводству (п. 12).
- МаскированиеПерсональных данных в запросе и фрагментах нет, в языковую модель уходит текст без изменений.
- Ответ языковой моделиПять лет с даты окончания срока договора, ссылка на п. 4.2 регламента хранения.
- Проверка, что ответ опирается на документыОтвет опирается на найденные фрагменты, проверка пройдена.
- ЖурналКто спросил, какие документы взяты, что ушло в языковую модель, какой ответ выдан.
Так платформа отвечает на один вопрос сотрудника. Это иллюстрация хода запуска, а настоящая запись с указанием времени каждого шага открыта на карточке технического решения «Ответы по внутренним документам компании».
Открыть карточку технического решенияЧто означают плашки на карточках
- OCR. Распознавание текста со сканов и фотографий документов, постранично.
- RAG. Поиск по вашим документам, ответ языковой модели опирается на найденные фрагменты и ссылается на источник.
- Маскирование ПДн. Персональные данные заменяются условными обозначениями до отправки текста во внешнюю языковую модель.
- Проверка правилами. Документ или ответ сверяет с вашими правилами обычный код, языковая модель в этой сверке не участвует.
Ответы работникам по регламентам на их родном языке
Новичок нередко выходит на плановую выработку около месяца, потому что инструкции написаны канцелярским языком, а наставник один на смену.
Ответ механику по документации, пока оборудование стоит
Когда оборудование встает, причину обычно ищут в бумажных руководствах или звонят опытному наладчику, а простой идет на часы.
Поиск по смыслу вопроса
Формулировка вопроса не обязана совпадать со словами документа. Языковая модель собирает ответ из найденных фрагментов со ссылкой на пункт документа.
Права доступа из ваших систем
Сотрудник видит только те документы, к которым у него есть доступ. О недоступном документе он не узнает даже того, что тот существует.
Персональные данные за пределы ваших серверов не выходят
Если языковая модель облачная, перед отправкой текста за пределы ваших серверов платформа заменяет персональные данные условными обозначениями. Таблица соответствия обозначений настоящим данным остается у вас. В закрытом контуре (сети без доступа в интернет) текст никуда не уходит.
Журнал, в котором правка задним числом видна
Каждый ответ можно проверить, на чем он основан и кто к каким данным обращался. Каждая запись журнала содержит контрольную сумму (цифровой отпечаток) предыдущей, поэтому правка задним числом видна.
Настройка
Что настраивает ваша команда
Ниже настройки, которые делаются под вашу компанию. Делает это ваша команда инструментами платформы, а мы проверяем результат на контрольных точках пилота.
Загрузка документов
Регламенты, методики и архив проектов загружаются через пошаговую форму загрузки (мастер), которая показывает пропуски в наборе документов и дубли редакций.
Правила ответов
Например, отвечать только по документам, ничего не додумывать и показывать источник. Правила задаются в формах настройки, без программирования.
Источники документов и прав доступа
Сетевые папки, документооборот и 1С подключаются через готовые коннекторы (заранее сделанные подключения), права доступа берутся из этих систем. К остальным системам платформа подключается по открытому протоколу MCP (стандарту подключения ИИ-моделей к внешним системам).
Расчет
Посчитайте эффект базы знаний для своей компании
Введите три числа, точность здесь не нужна. Параметры расчета показаны под результатом и подтверждаются на бесплатной диагностике (первом шаге пилота, он описан ниже). Пилот заменяет эту оценку замером эффекта на ваших данных.
Высвобождается часов в год0
Денежный эффект в год0 руб.
Ваши расходы в год на обращения к языковой модели и аренду серверов (в расчете взяты облачная языковая модель и аренда серверов под платформу)0 руб.
Параметры расчета
- Рабочих дней в году 247, по производственному календарю.
- По нашей оценке, база знаний убирает 50% времени, которое сейчас уходит на поиск ответов. Часть вопросов база знаний закрывает сразу, часть по-прежнему требует человека. Фактическую долю вопросов, закрытых без человека, замеряет пилот.
- По нашей оценке, на одного сотрудника 400 запросов к базе в год, примерно 1,6 в рабочий день.
- Обращения к языковой модели на один запрос с поиском по документам стоят около 0,6 руб. по тарифам российских поставщиков облачных языковых моделей. В закрытом контуре платы за обращения нет, расход идет на свои серверы с видеокартами.
- Если серверы под платформу (без видеокарт) арендуются у вашего облачного провайдера, они стоят около 30 тыс. руб. в месяц, оплата идет напрямую провайдеру.
Расчет по вашим данным и нашим параметрам на 2026 год. Стоимость лицензии в расчет не входит, она зависит от объема обработки (числа запросов к базе и документов в год), и мы называем ее после диагностики.
Рынок
Что показывают публичные кейсы на российском рынке
Что получили другие компании от внедрений по тем же задачам. Цифры взяты из их собственных публикаций и отраслевых СМИ, у каждого кейса год публикации. Эти кейсы показывают, где эффект уже подтвержден.
Московская биржа
- Самый крупный по числу документов из известных нам публичных кейсов - это внутренний поиск Московской биржи.
- В пресс-релизе биржи за 2025 год, который перепечатали отраслевые ИТ-издания ComNews и CNews, написано, что внутренний поиск на RAG (языковая модель отвечает по найденным документам) охватывает более 1500 нормативных документов и регламентов, время поиска ответа сократилось в среднем с 18 минут до 15 секунд, доля ответов по существу вопроса превысила 80%, а ответ выдается со ссылкой на источник.
- Биржа не раскрыла, какую языковую модель и какого вендора использует.
Сеть АЗС Teboil
- Сеть АЗС Teboil с Yandex B2B Tech (подразделением Яндекса для бизнеса) и ИТ-интегратором Neoflex сделала ИИ-агента по технической документации на YandexGPT с поиском по документам.
- CNews в 2026 году пишет, что на тестировании точность ответов превысила 90%, а по прогнозу Teboil ИИ-агент закроет более 10 тыс. запросов без привлечения технического специалиста.
- Этим ИИ-агентом пользуются клиенты Teboil, но по устройству это тот же RAG по документации, что и внутренняя база знаний сотрудников.
ИТ-интегратор КРОК
- ИТ-интегратор КРОК пишет в своем блоге за 2025 год, что построил внутреннего RAG-помощника CAFY по регламентам, методикам и проектной документации в закрытом контуре.
- Публичных цифр эффекта по нему нет, но кейс показывает устройство, в котором наборы документов (коллекции) изолированы друг от друга, помощник CAFY проверяет права доступа при каждом запросе, и сотрудник при поиске видит только доступные ему данные.
КонсультантПлюс
- Сам прием (ответ со ссылкой на источник) есть и у справочных систем.
- КонсультантПлюс в декабре 2025 года написал на своем сайте, что его ИИ-помощник на языковой модели собирает из своей выверенной базы документов ответ с активными ссылками на конкретные нормы и судебную практику и реже выдумывает несуществующие нормы, чем при ответе без такой базы.
- Это продукт справочной системы, по устройству близкий к внутренней базе знаний, и он показывает, как выглядит ответ, которому можно доверять.
Отраслевую специфику базы знаний с ее тайной и регуляторикой разбираем на страницах вертикалей - профессиональные услуги, страхование, банки и пищепром.
Границы
Когда база знаний с ИИ не окупится
Условия, при которых мы не рекомендуем начинать проект.
Набор документов маленький или без структуры
На малом наборе поиск и так быстрый, а в документах без разделов и нумерации пунктов базе знаний не на что сослаться.
Документы устаревшие, и никто не отвечает за их актуальность
Тогда база знаний может уверенно отвечать неправильно, что хуже, чем отсутствие ответа.
Ответы знают только опытные сотрудники, документов нет
Тогда базе знаний нечего искать, и сначала знание надо собрать в документы.
Если вы не уверены, попадает ли ваша компания под эти условия, это и есть предмет бесплатной диагностики. По ее итогам мы говорим, окупится проект или нет, в том числе когда ответ отрицательный.
Пилот
Как проходит пилот
- 1
Диагностика задачи и данных
Разбираем набор документов, их источники (папки, документооборот, 1С) и права доступа. Выбираем круг вопросов и метрику (например, долю ответов без обращения к коллеге).
- 2
Запуск на ваших серверах
Ваши ИТ-специалисты разворачивают платформу, ваша команда загружает набор документов. Ответы платформы проверяет ваш сотрудник, ответственный за документы, пока метрика не подтверждена.
- 3
Масштабирование на следующие задачи
Подключаются остальные наборы документов и источники, настраивается регулярное обновление документов. Платформа остается той же, доступы платформы к вашим системам уже согласованы со службой безопасности.
Как устроена сделка
Бессрочная лицензия на платформу
Лицензия нужна на каждую установку платформы на ваших серверах. Она действует на основную версию платформы, номер которой указан в лицензионном договоре. Первый год технической поддержки и обновлений входит в стоимость лицензии, а со второго года поддержку вы оплачиваете ежегодно по этому договору.
Пилот идет в счет годовой лицензии на задачу
Прикладные задачи (например, разбор входящих счетов или ответы сотрудникам по регламентам) лицензируются отдельно от платформы, по годам. Диагностика (шаг 1) бесплатна. После нее вы оплачиваете вперед первый год лицензии на задачу, выбранную для пилота. Запуск и масштабирование (шаги 2 и 3) идут в счет этой оплаты, поэтому отдельно за пилот платить не нужно. Если пилот не дал согласованного значения метрики, продлевать эту лицензию вы не обязаны.
За свою работу в пилоте мы денег не берем
Платформу разворачивают ваши ИТ-специалисты, а от нас консультации и приемки результата на контрольных точках пилота.
Интеграции сверх готовых подключений и перевод в промышленную эксплуатацию оплачиваются отдельно
Готовые коннекторы к 1С и системам с протоколом MCP настраивает ваша команда в пилоте. Остальные интеграции и перевод в промышленную эксплуатацию, то есть запуск для всех сотрудников после пилота, оцениваются и оплачиваются отдельно.
Облако, чтобы попробовать без своих серверов
Облако оплачивается за каждое рабочее место, а первые 30 дней бесплатны.
Вопросы
Вопросы, которые нам задают о корпоративном RAG и ИИ-поиске по базе знаний
Что такое корпоративный RAG?
Корпоративный RAG - это связка из смыслового поиска по документам компании и LLM (большой языковой модели). Смысловой поиск находит в документах фрагменты, которые относятся к вопросу сотрудника, а LLM собирает из найденных фрагментов ответ. В нашей реализации к каждому фрагменту приложена ссылка на пункт того документа, из которого фрагмент взят. От поиска по словам смысловой поиск отличается тем, что формулировка вопроса не обязана совпадать со словами документа. Эту же связку называют ИИ-поиском по базе знаний и базой знаний с ИИ, и на этой странице все три названия означают одно и то же.
Справится ли ИИ-поиск, если в базе знаний тысячи документов?
Да. В кейсе Московской биржи, который приведен выше на этой странице, ИИ-поиск шел более чем по 1500 нормативным документам, и время поиска ответа на вопрос сотрудника сократилось в среднем с 18 минут до 15 секунд. Когда документов десятки тысяч, время ответа почти не меняется, потому что при загрузке документа ИИ-поиск один раз считает по нему поисковый индекс, а на вопрос сотрудника отвечает по этому индексу и не перебирает файлы по очереди. По нашему опыту, качество ответов на большой базе чаще всего портят старые редакции документов, которые из нее не убрали. Сам объем на качество почти не влияет. Если в базе лежат две редакции одного регламента, пошаговая форма загрузки покажет дубль, но какая редакция действующая, решает ваш сотрудник, ответственный за документы. Пока обе лежат в базе, в ответ может попасть любая из них, а по ссылке не видно, действующая это редакция или отмененная. Чтобы этого не случилось, перед запуском мы договариваемся, кто в вашей компании убирает из базы отмененные редакции и загружает новые.
Можно ли развернуть ИИ-поиск по корпоративной базе знаний в своем контуре?
Да. База знаний с ИИ ставится on-premise, то есть в той сети и на тех серверах, которые контролирует ваша компания, включая закрытый контур без доступа в интернет. По нашим наблюдениям, такое размещение часто выбирают банки и страховые компании, потому что их внутренние документы закрыты режимом коммерческой тайны или внутренним грифом конфиденциальности, а политика информационной безопасности запрещает отдавать такие документы во внешнее облако.
Куда дальше
Отрасли, где эту задачу внедряют чаще всего
Отрасль попадает сюда, если технические решения этой задачи входят в ее каталог.
Для технического директора
Что прочитать техническому директору
Четыре материала, с которых стоит начать знакомство с платформой.
Требования к серверуПроцессоры, память, диски и видеокарты для установки в закрытом контуре
Модули платформы14 модулей платформы, от обработки запроса до выпуска обновлений
Как устроена платформаОбзор механизмов платформы и того, где проходят границы ее самостоятельности
Презентация платформыPDF на 79 страниц с помодульным разбором платформы, 24 МБ
Заявка
Обсудить пилот базы знаний
Опишите, какие документы или данные войдут в пилот и кто будет ими пользоваться. Руководитель ИИ-направления БизнесМатики ответит предложением, где названы объем пилота, метрика и срок.
Хотите сначала запустить техническое решение сами? Заведите учетную запись на витрине и запустите техническое решение на своем файле. Для заявки учетная запись не нужна.