Кейсы·Разработка·Финансы и госсектор
U
UptimeФинансы и госсектор

Корпоративный LLMАссистент по корпоративным документам

Корпоративный LLM-ассистент: поиск по 1 000+ документам за одну минуту

Ассистент находит ответы в базе документов, показывает источник и передан команде клиента для самостоятельного развития.

1 000+документов в базе
1 минутапоиск вместо 30 минут
≈ 92%точность ответов
ФорматКорпоративный LLM
ОтрасльФинансы и госсектор
ПубличностьПубличный кейс
01

О проекте

Uptime разрабатывает решения для финансового и государственного сектора, где важны закрытый контур и проверяемость ответа.

Ассистент создавался для работы с большой внутренней базой документов и был передан команде клиента для дальнейшего развития.

02

Задача

Сократить ручной поиск по корпоративным материалам и давать сотруднику ответ вместе с опорой на найденный источник.

MVP должен был работать в Telegram, размещаться on-premise и выдерживать дальнейшее масштабирование.

В корпоративном поиске доверие возникает не из уверенного тона модели, а из доступного пользователю источника ответа.
03

Решение

01

Подготовили документную базу

Более 1 000 документов были проиндексированы и разбиты на пригодные для поиска фрагменты.

02

Собрали поиск с источниками

Ассистент извлекает релевантный контекст и показывает, на каком документе основан ответ.

03

Передали контур клиенту

On-premise MVP, код и логика работы переданы команде для самостоятельного развития.

04

Результат

1 000+документов в базе
1 минутапоиск вместо 30 минут
≈ 92%точность ответов

Среднее время поиска сократилось с 30 минут до одной, точность ответов составила около 92%.

Оценочная экономия — 15 часов в неделю; MVP принят государственным клиентом.

05

Ограничения

01

Документы различались по структуре и качеству, поэтому требовали подготовки до индексации.

02

Доступ к источникам нужно учитывать при поиске, чтобы ассистент не расширял права пользователя.

06

Выводы

01

RAG-проект начинается с качества корпуса и прав доступа.

02

Передача исходного кода полезна только вместе с документацией и понятным процессом обновления базы.

ВАША КОМАНДА · СЛЕДУЮЩИЙ КЕЙС

Разберём задачу и соберём рабочий AI-контур

Зафиксируем процесс, интеграции и метрики, а затем предложим путь от прототипа до эксплуатации.

Обсудить задачу