COREMONIT · ENTERPRISE AI KNOWLEDGE SYSTEM
RAG WIKI LLM
Объединяем все знания компании,
Находим точный ответ в нужный момент.
Корпоративное RAG-решение, объединяющее разрозненные внутренние документы в единую систему знаний ИИ для поиска, анализа, обобщения, сравнения, рассуждения и стандартизированных ответов.
LOCAL LLMKNOWLEDGE HUBPDFWORDHWPREPORTDOCДанных много, а доступных для использования знаний мало.
Конкурентоспособность начинается не с количества документов, а с того, насколько быстро вы находите точные подтверждения в нужный момент.
Разрозненные материалы
Документы распределены между личными ПК, NAS, общими папками, средствами совместной работы и электронной почтой.
Ограничения поиска
Чтобы найти нужное содержание, необходимо знать точное имя файла или ключевые слова.
Разрыв передачи знаний
При смене ответственных сотрудников и приходе новых работников опыт и ноу-хау не передаются.
RAG: генерация с дополнением поиском
Перед созданием ответа ИИ сначала ищет внутренние документы компании, а затем отвечает на основе проверенных подтверждений.
ВопросВвод на естественном языке02
ПоискПоиск связанных документов03
АнализПонимание контекста и намерения04
РассуждениеСравнение и упорядочение материалов05
ОтветГенерация на основе подтверждений- Ориентация на обучающие данные
- Сложно проверить актуальные и внутренние сведения компании
- При недостатке подтверждений возможны галлюцинации
- Пользователь повторно проверяет источники
- Ориентация на утверждённые внутренние материалы
- Учёт актуальных руководств, правил и проектов
- Ответ на основе найденных подтверждений
- Источники вместе с расположением оригинала
Принцип работы RAG WIKI LLM
Мы не просто храним документы, а создаём структуру знаний, повышающую и точность поиска, и качество генерации.
DATA SOURCE
PDF · Word · Excel · PPT · Wiki · Manual · Report
DOCUMENT
Parsing · Cleaning · Metadata · Classification
KNOWLEDGE
Chunking · Embedding · Indexing
STORAGE
Vector DB · Metadata DB · Document Storage
RAG ENGINE
Query · Hybrid Search · Re-ranking · Context
APPLICATION
AI Chat · Wiki · Report · Dashboard · API
RAG-поиск и CHATBOT в одном продукте
CoreMonit RAG WIKI LLM объединяет RAG-поиск подтверждений в документах компании и функцию CHATBOT, позволяющую задавать вопросы по найденным знаниям на естественном языке и получать ответы.
Изучайте документы, категории и расположение оригиналов на одном экране и быстро проверяйте утверждённые материалы по вопросу.
Отвечает на основе найденных внутренних знаний и связывает похожие вопросы с подтверждающими документами.
Ключевые рабочие технологии
Мы проектируем качество RAG целиком: от точного определения особенностей документов до семантического поиска, переранжирования и рассуждения.
Ввод документа
Безопасно собирает документы Word, PDF, вики, руководства, материалы по качеству и проектам из отделов.
Parsing
Упорядочивает текст, заголовки, таблицы, авторов, даты, номера документов и метаданные.
Chunking
Разбивает документы на смысловые единицы без потери окружающего контекста, повышая точность поиска.
Embedding
Преобразует сведения в векторы, чтобы находить документы с похожим смыслом при разных формулировках.
Vector Search
Ищет подтверждающие документы, семантически близкие вопросу, выходя за пределы ключевых слов.
LLM класса 30B
Сравнивает и анализирует материалы, затем обобщает, классифицирует и рассуждает в соответствии с намерением вопроса.
Re-ranking
Переранжирует найденных кандидатов по релевантности вопросу, сокращая ненужные результаты.
Standard Parsing
Структурирует ответы в рабочие форматы: таблицы, чек-листы, обобщения и отчёты.
Конвейер RAG для повышения точности поиска
Одного подключения Vector DB недостаточно. Мы многократно проверяем и оптимизируем весь процесс поиска под данные компании.
Не просто поиск, а сразу применимый результат
Структурирует результаты поиска в таблицы, обобщения, чек-листы и отчёты для немедленного использования в работе.
Таблица
Сравнивает пункты, проявления, срочность и ответственные отделы.
Краткое изложение главного
Обобщает ключевые проблемы и выводы нескольких документов.
Чек-лист
Предоставляет порядок проверок и действий по шагам.
Отчёт
Создаёт отчёт о проявлениях, причинах, мерах и предотвращении повторения.
От поиска документов к поиску знаний
Задайте вопрос вместо поиска файла и получите связанные документы и расположение подтверждений.
Частный ИИ для безопасного использования внутренних документов
Минимизируем раскрытие данных вовне с учётом политик безопасности и сетевой среды компании.
Правила компании и кадровые положения / Договоры / Инструкции по эксплуатации
Технические документы / Проекты / Проектирование
Рабочие инструкции / Руководства по оборудованию и процессам
Критерии проверки / Проблемы качества / Руководства
Материалы о продуктах / Предложения / Работа с клиентами
Вот какие вопросы можно задавать в работе.
Один вопрос на естественном языке позволяет найти связанные документы, предыдущие случаи и подтверждения для принятия решения.
«Как устранить Error 105?»
«Какова периодичность замены этой детали?»
«Чем различаются функции продуктов A и B?»
«Какие случаи устранения неполадок были в прошлых проектах PLC?»
«Найди записи о повторяющихся похожих сбоях».
«Расскажи о структуре проектной документации».
«Как подать заявку на командировку?»
«Какие правила действуют в отношении качества?»
Ожидаемые эффекты, меняющие работу компании
Превращайте информацию, остававшуюся в документах, в актив знаний и сокращайте время поиска и обобщения.
Данные каждой компании уникальны, поэтому её RAG тоже должен отличаться.
Мы анализируем особенности документов, цели поиска и политики безопасности и индивидуально проектируем архитектуру знаний и поисковый конвейер.
ИИ находит и упорядочивает информацию.
Решение принимает человек.