Поиск по документам компании

Корпоративная AI-академия

Сотрудник задаёт вопрос обычным языком и получает короткий ответ с указанием внутреннего документа и нужной страницы.

  • Ответы только по базе компании
  • Доступ по ролям
  • Развёртывание на серверах компании
Панель корпоративной AI-академии с процессами, ответами и шаблонами
Рабочий экран: процессы, ответы и шаблоны в одном окне

Задача

Регламент есть. Нужный пункт найти сложно.

Корпоративные знания уже существуют, но в ежедневной работе сотрудники всё равно возвращаются к наставникам с одними и теми же вопросами.

01

Материалы разбросаны

Инструкции, шаблоны и записи наставников лежат в разных папках и чатах.

02

Все идут к одному человеку

Наставник повторяет типовые ответы и отвлекается от основной работы.

03

Отметки о курсе недостаточно

Факт прохождения курса не показывает, сможет ли сотрудник применить правило в работе.

Как работает

От документа до проверяемого ответа

1

Загружаем документы

Регламенты, инструкции, шаблоны и частые вопросы.

2

Настраиваем доступ

Сотрудник видит документы и темы, доступные для его роли.

3

Сотрудник спрашивает

Система ищет ответ только во внутренних материалах.

4

Показываем источник

В ответе указаны название документа и нужная страница.

Ответ AI по внутреннему регламенту с указанием документа и страницы

Рабочий прототип

Ответ можно проверить по первоисточнику

Система не скрывает, откуда взялась информация. Сотрудник видит краткое объяснение, ссылку на источник и может отметить полезный или спорный ответ.

Краткое объяснение по внутреннему регламенту
Название документа и нужная страница
Оценка полезного или проблемного ответа

Примеры запросов

Один агент — разные рабочие вопросы

Ниже — учебные сценарии для демонстрации поиска по документам, сравнения с шаблоном и построения маршрута по матрице. Тексты и история диалогов вымышлены; фактический ответ зависит от базы знаний компании.

Контрагент прислал договор

Контрагент прислал свою редакцию договора. Сравни её с корпоративным шаблоном, найди отличия и подскажи порядок действий по матрице согласования. Если данных не хватает, задай уточняющий вопрос.

  • Сравнить условия с корпоративным шаблоном
  • Найти регламент и матрицу согласования
  • Сформировать следующие шаги с указанием источников

Учебный пример: агент не согласует и не подписывает договор.

Сломался рабочий ноутбук

Сломался рабочий ноутбук, а завтра нужен отчёт. Куда обратиться за ремонтом или подменным устройством и нужно ли согласование руководителя?

  • Найти инструкцию ИТ по обращению
  • Проверить правила ремонта и выдачи оборудования
  • Уточнить подразделение и срочность, если это влияет на маршрут

Учебный пример: канал и порядок берутся только из доступных документов.

Иллюстрация интерфейса агента: договор, матрица согласования и обращение в ИТ
Иллюстрация интерфейса, созданная с помощью ИИ. Документы и история диалогов — учебные примеры.
Админка базы знаний корпоративной AI-академии

Управление материалами

Документы, права и вопросы — в одной админке

Базу можно обновлять без пересборки продукта. Администратор отвечает за документы, уровни доступа и разбор вопросов, на которые система не смогла ответить уверенно.

ДокументыЗагрузка и обновление материалов базы знаний.
РолиРазные уровни доступа для отделов и должностей.
КонтрольЖурнал вопросов, обратная связь и ручная проверка сложных ответов.

Работа с закрытыми данными

Документы могут оставаться внутри компании

Предусмотрено развёртывание в закрытой сети с локальной моделью без облачных LLM. Конкретные OCR, поиск и сетевые интеграции зависят от инфраструктуры компании и требуют отдельной настройки и проверки.

Разделение доступа по отделам и ролям
Журнал вопросов и проверка качества
Интеграция с корпоративным хранилищем

Первый этап — один отдел

Проверим поиск на ваших документах

Вы присылаете регламенты и список частых вопросов. Мы показываем, какие ответы система находит в этих материалах, и обсуждаем границы первого этапа.

Обсудить первый разбор

Первый небольшой разбор материалов сделаем бесплатно.