RAG: как сделать базу знаний на нейросети для сотрудников

Что такое RAG

В RAG (retrieval-augmented generation) поиск сначала находит в ваших документах фрагменты, которые относятся к вопросу, а потом нейросеть получает вопрос вместе с этими фрагментами и пишет ответ по ним. Сотрудник видит ответ и ссылку на документ, из которого он взят, и может проверить.

Для базы знаний компании обычно выбирают RAG: регламенты и цены меняются, и важно видеть, на какой документ опирается ответ. Если ответа в документах нет, система должна прямо сказать об этом и передать вопрос ответственному, а не сочинять. Это настраивается и проверяется до запуска.

Какие задачи она решает

• новый сотрудник спрашивает «как оформить возврат» и получает ответ по актуальному регламенту, а не по памяти коллеги;
• менеджер находит условия по договору с клиентом без поиска по папкам;
• поддержка отвечает клиентам по инструкциям к продукту одинаково, независимо от опыта сотрудника;
• руководитель видит, о чём спрашивают чаще всего, и понимает, где не хватает документов.

Готовый сервис, конструктор или своя система

Готовые сервисы хороши тем, что запускаются за день. Ограничение у них одно и то же: они работают с документами, которые загружены в сам сервис. Если инструкции живут в Битрикс24, договоры в 1С, а цены в таблице, понадобится связка с этими системами, и тут уже нужен конструктор или разработка. В самой Базе знаний Битрикс24 ответы нейросети на октябрь 2026 года помечены как «скоро».

Подписка готового сервиса растёт с числом сотрудников: Алиса AI для бизнеса на 30 человек стоит около 36 000 ₽ в месяц, на 120 человек около 144 000 ₽ в месяц, то есть 1,7 млн ₽ в год. Для небольших команд готовый сервис почти всегда выгоднее. Для больших стоит сравнить подписку с разработкой и поддержкой своей системы на 2-3 года вперёд.

Сколько стоит работа своей системы в месяц

В Yandex AI Studio поиск по файлам стоит 300 ₽ за 1 000 запросов, хранение индекса 10,6 ₽ за гигабайт в сутки. Ответ пишет модель: YandexGPT Lite стоит 0,2 ₽ за 1 000 токенов, YandexGPT Pro 5.1 - 0,8 ₽. У GigaChat модели стоят от 0,065 ₽ (Lite) до 0,5 ₽ (Pro) за 1 000 токенов, минимальный платёж 600 ₽ в месяц.

Это только плата за нейросеть. К ней добавляются разработка, сервер для интерфейса и связки с вашими системами и поддержка. Сотрудники задают разное число вопросов: пересчитайте таблицу на свой объём, расходы растут почти пропорционально.

Почему качество зависит от документов

По опыту, который описывает на Хабре Alpina Digital, 70-80% проблем таких систем связаны с данными, а не с моделью. В одном их проекте из 12 000 документов после проверки осталось около 3 800 актуальных. Типичные проблемы:

• несколько версий одного регламента, и поиск находит старую;
• ответ разбит между тремя документами, которые противоречат друг другу;
• сканы без текстового слоя и таблицы, которые поиск не читает;
• документы, которые видны не всем: система не должна показывать бухгалтерии кадровые приказы и наоборот.

Качество проверяют на контрольных вопросах: заранее составляют 30-50 вопросов с правильными ответами и смотрят, сколько система отвечает верно и со ссылкой на нужный документ. Без такой проверки нельзя понять, стала ли система лучше после правок.

Где хранятся документы и что с коммерческой тайной

Яндекс пишет, что данные Алисы AI для бизнеса хранятся в дата-центрах в России и не используются для обучения моделей. В Yandex AI Studio логирование запросов можно отключить. Это важно для договоров и внутренних регламентов.

Если в документах есть персональные данные клиентов или сотрудников, на их обработку внешним сервисом нужен договор поручения по закону 152-ФЗ. А коммерческая тайна защищена законом 98-ФЗ только тогда, когда в компании введён режим коммерческой тайны: перечень сведений, порядок доступа, гриф на документах. Загрузка таких документов в облачный сервис должна укладываться в этот порядок.

Отдельный случай - медицина. Сведения о здоровье пациентов относятся к специальной категории персональных данных по статье 10 закона 152-ФЗ и составляют врачебную тайну по закону 323-ФЗ. Медицинские карты и данные пациентов в облачную базу знаний не загружают: в неё кладут регламенты, инструкции и прайс, а если нужна работа с данными пациентов, систему ставят на собственный сервер клиники и согласуют схему с юристом.

С каких задач вообще начинать внедрение ИИ и сколько это стоит: внедрение ИИ в бизнес

С чего начать

1. Выпишите 30-50 вопросов, которые сотрудники задают чаще всего, и ответы на них. Это и задание, и будущая проверка качества.
2. Соберите документы, где есть эти ответы. Уберите старые версии и дубли, сканы переведите в текст.
3. Проверьте готовый сервис на одном отделе на 2-4 недели и посчитайте, на сколько контрольных вопросов он отвечает верно.
4. Если не хватает связи с вашими системами, разных прав доступа или своего сервера, переходите к своей системе на конструкторе.
5. Назначьте ответственного за документы: без обновления база знаний устаревает за несколько месяцев.

Как это делаем мы

Базу знаний на нейросети для сотрудников делаем от 150 000 ₽. В эту цену входит то, чего нет в базовом боте по файлам: разбор и чистка документов, права доступа, подключение к Битрикс24, 1С или вашему порталу, вопросы из чата портала, Telegram или MAX и проверка качества на ваших контрольных вопросах. Работаем на российских моделях GigaChat и YandexGPT или целиком на вашем сервере. Если хватит готового сервиса вроде Алисы AI для бизнеса, скажем об этом до договора.