Услуга

Корпоративные ИИ-ассистенты

Внедряем частных ИИ-ассистентов на корпоративные порталы, в HelpDesk, HR, документооборот и клиентский сервис. Ассистент работает с внутренней базой знаний через RAG, подключается к 1С, CRM и корпоративной почте через MCP и REST API. Модель, векторный индекс и логи - только в вашем контуре.

  • Портал, HelpDesk, HR, клиентский сервис, Telegram, WhatsApp Business
  • RAG по внутренним документам: инструкции, регламенты, базы знаний
  • Интеграция с 1С (HTTP-сервисы), Bitrix24, AmoCRM, Jira, почта
  • Guardrails, RBAC, аудит - защита от галлюцинаций и утечек
  • On-premise или выделенный ДЦ - данные не покидают периметр

Что входит

Состав корпоративного ИИ-ассистента под 2026 год

Ассистент HelpDesk

Автоматический приём, классификация и маршрутизация обращений. RAG по базе знаний IT-регламентов, интеграция с ITSM-системами. Самообслуживание L1 без участия оператора.

HR-ассистент

Онбординг сотрудников, ответы по внутренним политикам и трудовым вопросам, обработка отпусков и командировок, первичный отбор кандидатов. Адаптивные сценарии под роль сотрудника.

Обработка документов

IDP (Intelligent Document Processing): распознавание сканов и PDF, извлечение реквизитов, классификация договоров и счетов, проверка комплектности, подсказки при согласовании.

База знаний (RAG)

Семантический поиск по инструкциям, регламентам, прайсам и технической документации. Гибридный поиск (dense + BM25), reranking, цитирование источников в каждом ответе.

Guardrails и безопасность

Два уровня: входные фильтры (prompt-инъекции, PII, стоп-слова) и выходные (проверка фактов, соответствие политике). NeMo Guardrails / LLM Guard. RBAC с разделением доступа по ролям.

Интеграция с 1С и CRM

Коннекторы к 1С через HTTP-сервисы и командную панель, Bitrix24 REST API, AmoCRM, Jira. Ассистент создаёт заявки, обновляет сделки, проверяет остатки и контрагентов.

Как мы внедряем

  1. 01

    Аудит процессов и метрики

    Картируем загрузку HelpDesk и HR, типовые запросы сотрудников, точки интеграции. Фиксируем целевые метрики: resolution rate, TTR, FCR, процент эскалаций. Определяем границы автономии ассистента.

  2. 02

    Пилот на одном процессе

    За 2 - 4 недели запускаем ассистента на выбранном сценарии с RAG по вашим документам. Проверяем точность ответов через RAGAS (faithfulness, answer relevancy), измеряем resolution rate.

  3. 03

    Интеграция и развёртывание

    Проектируем архитектуру: LLM, Qdrant, коннекторы к 1С/CRM, каналы доступа. Настраиваем guardrails, RBAC, журналирование. Развёртывание в закрытом контуре заказчика.

  4. 04

    Промышленный запуск и развитие

    Масштабирование на все процессы, обучение сотрудников, CI/CD-пайплайн обновления моделей и индексов. Регулярные срезы RAGAS-метрик, A/B-тесты промптов, SLA по согласованию.

Технологический стек

Ключевые компоненты корпоративного ассистента

КомпонентВариантыНазначение
LLM DeepSeek V4, Qwen 3.6, GLM-5.1, Llama 4 Выбор под GPU-бюджет, лицензию и частоту запросов
Inference vLLM, SGLang, Ollama Низкая задержка под нагрузкой, on-premise
Векторная БД Qdrant, Milvus Гибридный поиск, мультитенатность, фильтрация
RAG Чанкование + BM25 + dense + reranker bge-reranker-v2, RRF-фузия, цитирование
Guardrails NeMo Guardrails, LLM Guard Prompt-инъекции, PII, валидация ответов
Каналы Веб-портал, Telegram, WhatsApp Business, email WhatsApp Business API - только целевые бизнес-сценарии
Интеграции 1С HTTP-сервисы, Bitrix24 REST, MCP Создание заявок, обновление сделок, проверка остатков
Мониторинг RAGAS, Prometheus, Grafana, Langfuse Метрики качества, latency, точность, алёрты

Галлюцинации и приватность - две стороны одной медали

Stanford AI Index 2026: модели галлюцинируют в 22 - 94% ответов в зависимости от задачи и домена. Без RAG с жёстким цитированием и guardrails ассистент будет уверенно выдавать ложную информацию. Поэтому: каждый ответ привязан к конкретному документу с цитатой, NeMo Guardrails фильтрует вымысел на выходе, все диалоги журналируются. Приватность гарантируется архитектурой: модель и векторный индекс - внутри контура, никаких внешних API. WhatsApp Business API используется строго для целевых бизнес-сценариев (с января 2026 Meta ограничила general-purpose чат-ботов на платформе).

Ошибки, которых мы не допускаем

Типовые риски внедрения корпоративных ассистентов, которые мы исключаем на этапе архитектуры

Ассистент без цитирования источников

Ответы без привязки к документу - главный источник вымысла. Stanford AI Index 2026: до 94% галлюцинаций на сложных доменных запросах. Каждый ответ получает citation с точным указанием документа и фрагмента.

Нет guardrails на входе и выходе

Без фильтров ассистент может выдать внутренние данные или согласиться на недопустимое действие. NeMo Guardrails на входе (prompt-инъекции, PII) и выходе (факты, политика).

Игнорирование обновления базы знаний

Документы устаревают - RAG продолжает искать по старым версиям. Настраиваем регулярную реиндексацию, инвалидацию устаревших чанков и версионирование источников.

Отсутствие метрик качества

Без RAGAS (faithfulness, answer relevancy) нет понимания, отвечает ли ассистент бизнес-требованиям. Закладываем метрики с первого дня пилота и отслеживаем в CI/CD.

Изолированный ассистент без действий

Ассистент работает в вакууме - только отвечает, но не обновляет 1С/CRM. Встраиваем сквозную интеграцию: создание заявок, обновление сделок, проверка остатков.

Работа без observability

Без Langfuse, Prometheus и Grafana ассистент - чёрный ящик. Настраиваем трейсинг каждого ответа, мониторинг latency и error rate, алёрты при деградации качества.

Архитектура для CTO и CISO

Как устроен корпоративный ассистент

Архитектура строится вокруг трёх слоёв: retrieval (поиск по документам), generation (модель формирует ответ) и integration (действия в учётных системах).

Retrieval. База знаний на Qdrant или Milvus. Семантическое чанкование документов с перекрытием 10 - 20%, размер чанка 256 - 512 токенов. Гибридный поиск: dense (векторный) + BM25 (ключевые слова). RRF-фузия результатов, cross-encoder reranker (bge-reranker-v2) для финальной сортировки top-N. Каждый ответ содержит цитату с указанием источника и релевантного фрагмента.

Generation. Открытая модель (DeepSeek V4, Qwen 3.6, GLM-5.1, Llama 4) работает на вашем железе через vLLM/SGLang. Системный промпт ограничивает домен - ассистент не отвечает на вопросы вне своей компетенции и честно говорит «я не знаю». Контекст формируется из релевантных чанков + истории диалога.

Integration. Коннекторы к 1С через HTTP-сервисы (SOAP/REST) и командную панель - создание заявок, проверка остатков, обновление контрагентов. Bitrix24 через REST API - работа со сделками, лидами, задачами. Jira - создание и обновление тикетов. Корпоративная почта - IMAP/SMTP. Все интеграции через единый gateway с аутентификацией и rate-limiting.

Безопасность. Четыре уровня: аутентификация (SSO/LDAP), авторизация (RBAC - ассистент видит только документы и данные, доступные роли сотрудника), фильтрация (входные и выходные guardrails), аудит (полное журналирование каждого запроса и ответа). Для операций записи в учётные системы - обязательный human-in-the-loop.

Наблюдаемость. RAGAS-метрики: faithfulness, answer relevancy, context precision, context recall. Langfuse - трейсинг каждого ответа: какие чанки извлечены, как отработал reranker, итоговый ответ. Prometheus + Grafana - latency, throughput, GPU utilization. Алёрты при падении метрик ниже порога.

Каналы доступа

Веб-виджет на корпоративном портале, Telegram-бот, WhatsApp Business API (для целевых бизнес-сценариев - с января 2026 Meta ограничила general-purpose чат-ботов), email-шлюз. Единый бэкенд для всех каналов - контекст диалога сохраняется при переключении между каналами.

Масштабирование

Single-instance для 50 - 100 одновременных пользователей (1× GPU). Кластер с балансировкой для 500+ одновременных сессий (2 - 4× GPU с репликами inference). При росте документной базы Qdrant масштабируется горизонтально добавлением нод.

Когда ассистент не нужен

Если у вас 10 сотрудников и все вопросы решаются устно - ассистент избыточен. Если база знаний состоит из трёх страниц в Word - хватит поиска Ctrl+F. Если процессы не формализованы и каждый случай уникален - сначала наведите порядок в регламентах. Мы честно скажем, если ассистент не окупит себя в вашей ситуации.

Каталог услуг

Другие услуги

Машинное зрение Системы машинного зрения для промышленности: контроль качества, дефектоскопия, сортировка, изме… ИИ-боты и агенты Проектируем и внедряем интеллектуальных ботов в Telegram, WhatsApp, корпоративные порталы и веб… Видеоаналитика и безопасность на объекте Системы интеллектуальной видеоаналитики для промышленных объектов, складов и периметров: детекц… Сортировка и классификация продукции на конвейере Системы автоматической сортировки и классификации продукции на конвейере: распознавание по визу…

Готовы запустить корпоративного ассистента?

Опишите, какой процесс хотите автоматизировать и какие системы используете. Соберём пилотную версию с подключением к вашим документам за 2 недели.

Обсудить проект