Знания разбросаны по сотням документов
Тарифы, регламенты, инструкции — в PDF, таблицах и на порталах. Сотрудник тратит на поиск ответа 10–15 минут, а клиент ждёт на линии.
VECTOR AI · Enterprise RAG Platform
AI-поиск, который
отвечает по вашим
документам
Сотрудники и клиенты получают точные ответы из внутренней базы знаний — со ссылками на источники, а не догадки языковой модели. On-premise, на русском и узбекском.
до 85%обращений — без участия оператора
100%диалогов проходят авто-оценку качества
4–8недель до работающего пилота
Публичные чат-боты здесь не работают
Они не знают ваших тарифов, придумывают факты и требуют отправки данных во внешние облака — для банка это неприемлемо.
База знаний стареет незаметно
Новые тарифы противоречат старым, никто не отслеживает устаревшие условия — и бот начинает уверенно отвечать неправильно.
Как это работает
От вопроса до проверенного ответа
Каждый ответ проходит полный конвейер: понимание запроса, поиск с учётом прав доступа, генерация строго по источникам и контроль качества.
01Вопрос
Текстом или голосом, на русском или узбекском — в чате, на портале или в контакт-центре.
02Понимание
Классификация интента, учёт контекста диалога, переформулировка сложных запросов.
03Поиск
Гибридный поиск по базе знаний с учётом ролей и прав доступа сотрудника.
04Ответ
Формируется только по найденным документам — каждый факт со ссылкой на источник.
05Контроль
Низкая уверенность — уточняющий вопрос или передача оператору. Каждый диалог — под авто-QA.
Возможности платформы
Больше, чем поиск по документам
Платформа закрывает весь цикл: от контроля качества базы знаний до аналитики бизнес-эффекта и инструментов для службы ИБ.
Контроль качества БЗ до индексации
Система проверяет каждый документ перед публикацией: находит противоречия с действующей базой, устаревшие даты и рискованные для AI таблицы. В базу попадают только согласованные знания.
Ответы с проверяемыми источниками
Каждый факт в ответе снабжён ссылкой на конкретный документ и раздел. Сотрудник или аудитор всегда может проверить, откуда взята цифра.
Copilot оператора контакт-центра
Подсказки в реальном времени, проверка ответа перед отправкой и рекомендация следующего шага — оператор отвечает быстрее и без ошибок.
Голос: распознавание и озвучка RU/UZ
Голосовой ввод с живой транскрипцией и озвучка ответов — включая узбекский язык. Работает локально, без внешних сервисов.
AI Governance для службы ИБ
Реестр моделей, kill switch для мгновенного отключения AI, отчёты для ИБ, защита от prompt-инъекций и предупреждения при вводе платёжных данных.
Аналитика бизнес-эффекта
Доля автоматизации, среднее время обработки, решение с первого обращения и экономия — на дашборде и в отчётах для руководства.
Роли и права доступа
Департаменты, редакторы, аудиторы: каждый видит только свои документы, а история действий фиксируется для аудита.
Любые форматы, включая сканы
PDF, DOCX, XLSX и отсканированные документы — встроенный OCR. Автотегирование и типизация документов при загрузке.
Сравнение
RAG-платформа против альтернатив
| Критерий | Обычный поиск по порталу | Публичный чат-бот | VECTOR AI RAG |
|---|---|---|---|
| Ответ на вопрос | Список ссылок — искать вручную | Правдоподобный текст без гарантий | Точный ответ по вашим документам |
| Источники | Документ целиком | Нет | Ссылка на документ и раздел у каждого факта |
| Данные банка | Внутри контура | Уходят во внешнее облако | On-premise, не покидают банк |
| Актуальность знаний | Не контролируется | Модель отстаёт на месяцы | Контроль качества БЗ до индексации |
| Узбекский язык | Зависит от портала | Слабая поддержка | RU/UZ: текст, голос и озвучка |
Безопасность
Данные не покидают ваш контур
Платформа и локальные языковые модели разворачиваются on-premise или в private cloud банка: документы, база знаний и диалоги остаются внутри инфраструктуры. Собственная разработка VECTOR AI, программное обеспечение подано на государственную регистрацию в Республике Узбекистан.
- Работа полностью офлайн — внешние API не требуются
- Kill switch, реестр моделей и отчёты для службы ИБ
- Защита от prompt-инъекций и контроль персональных данных
On-premзакрытый контур
RU / UZдва языка из коробки
24/7без потери качества
Частые вопросы
Вопросы и ответы
Чем RAG-платформа отличается от ChatGPT?
ChatGPT отвечает из общих знаний модели и не видит ваши документы. RAG-платформа сначала находит нужные фрагменты во внутренней базе знаний, а затем формирует ответ строго по ним — со ссылками на источники. Данные при этом не покидают контур компании.
Как платформа защищает от галлюцинаций?
Несколько уровней: ответ строится только по найденным документам, каждый факт снабжается ссылкой на источник, ответы с низкой уверенностью уходят оператору или превращаются в уточняющий вопрос, а 100% диалогов проходят автоматическую оценку качества.
Можно ли развернуть платформу в закрытом контуре банка?
Да, это основной сценарий. Платформа и локальные языковые модели работают on-premise: данные, документы и диалоги не покидают инфраструктуру банка, внешние API не требуются.
Какие форматы документов поддерживаются?
PDF, DOCX, XLSX, текстовые файлы и сканы — встроенный OCR распознаёт отсканированные документы. Перед индексацией каждый документ проходит контроль качества: поиск противоречий, устаревших данных и пробелов в обязательных фактах.
Сколько занимает внедрение?
Пилот на ограниченном наборе документов — от 4 недель. Типовой проект — 4–8 недель, включая интеграцию с текущими системами, настройку ролей и обучение сотрудников.
Демо на ваших документах
Покажем RAG-поиск в деле за 30 минут
Оставьте контакты — проведём живое демо и предложим архитектуру пилота под ваш контур безопасности.