RAG-системы для бизнеса в Казахстане
RAG помогает модели отвечать на основе документов, базы знаний, таблиц и других источников компании. Это полезно, когда ответы должны опираться на ваши материалы, а не на общие знания модели.
— 01 / ЗАДАЧИ
Какие задачи решает rag системы казахстан
RAG нужен, когда сотрудники или клиенты задают вопросы по большому объему внутренних материалов: инструкциям, договорам, каталогам, регламентам, письмам и CRM.
Поиск по инструкциям
Разбираем текущий процесс «поиск по инструкциям»: кто задает вопрос, где лежат данные, какой ответ считается нормальным и когда нужен человек.
Команда получает меньше ручной сортировки и больше понятных следующих шагов.
Чат с документами компании
Разбираем текущий процесс «чат с документами компании»: кто задает вопрос, где лежат данные, какой ответ считается нормальным и когда нужен человек.
Пользователь получает быстрый ответ, а сложный случай не теряется.
Корпоративный AI-ассистент
Разбираем текущий процесс «корпоративный ai-ассистент»: кто задает вопрос, где лежат данные, какой ответ считается нормальным и когда нужен человек.
Руководитель видит статусы, ошибки и места, где сценарий нужно улучшить.
Ответы менеджерам по базе знаний
Разбираем текущий процесс «ответы менеджерам по базе знаний»: кто задает вопрос, где лежат данные, какой ответ считается нормальным и когда нужен человек.
Данные остаются в рабочем контуре, а не расходятся по личным чатам.
Обучение новых сотрудников
Разбираем текущий процесс «обучение новых сотрудников»: кто задает вопрос, где лежат данные, какой ответ считается нормальным и когда нужен человек.
После MVP можно расширять сценарий без переписывания всей системы.
Контроль источников и цитирование
Разбираем текущий процесс «контроль источников и цитирование»: кто задает вопрос, где лежат данные, какой ответ считается нормальным и когда нужен человек.
Появляется основа для контроля качества, а не просто еще один бот.
— 02 / КОНТЕКСТ
Когда бизнесу нужен кастомный AI
Кастомная разработка нужна, когда готовый сервис не знает ваших данных, правил доступа, систем и ответственности за результат.
Есть свои документы, поля CRM, роли, филиалы или внутренние правила.
Нужно подключить несколько систем и сохранить понятный источник правды.
Важны журналы действий, тестирование и контроль спорных ответов.
Сначала нужен рабочий прототип, затем аккуратный переход в production.
— 03 / ПРОЦЕСС
Что входит в разработку
Аудит задачи и данных
Смотрим реальные заявки, документы, таблицы и ограничения доступа.
Проектирование сценариев
Описываем, где AI отвечает, где действует, где передает задачу человеку.
Прототип
Собираем первую рабочую версию на примерах из вашего процесса.
Интеграции
Подключаем CRM, мессенджеры, базы данных, документы или внутренние API.
Тестирование
Прогоняем реальные диалоги, вопросы и документы, включая неудобные примеры из практики.
Запуск
Выводим решение в работу с понятными ролями, журналами и точками контроля.
Мониторинг качества
Смотрим ошибки, спорные ответы, эскалации и поведение пользователей.
Поддержка и улучшения
Дорабатываем сценарии после запуска, когда появляются живые данные.
— 04 / КЕЙСЫ
Релевантные кейсы
Эти проекты близки по типу задачи: интеграции, знания, операционные сценарии, поддержка или продуктовая AI-логика.
RAG · Поиск · US Market
Automotive RAG Assistant
AI-ассистент для автомобильных операций: машины, сервис, заказы, совместимость запчастей и внутренняя база знаний.
AI-инфраструктура · Telegram Mini-App · СобытияKaizen Club · TheNext
AI-инфраструктура трёхдневного бизнес-слёта в Абу-Даби — единый Telegram Mini-App, через который проходит каждый участник: от первого клика по билету до материалов после.
— 05 / ИНТЕГРАЦИИ
Интеграции
Перед разработкой проверяем, какие системы открывают API, где лежат данные и кто будет поддерживать их актуальность.
CRMWhatsAppTelegramGoogle SheetsNotionAirtable1CBitrix24amoCRMPostgreSQLSupabaseOpenAIAnthropiccustom APIvector databases
— 06 / ДАННЫЕ
Безопасность и работа с данными
Проектируем архитектуру под требования клиента: роли, доступы, журналы действий, ограничения на источники данных и проверку ответов.
Не все данные нужно отправлять в публичные модели. Часть логики можно держать в вашей инфраструктуре.
Доступ к документам и действиям агента можно ограничивать по ролям.
Для важных решений добавляем human-in-the-loop: AI готовит ответ или черновик, человек подтверждает.
Тестовую среду отделяем от production, чтобы спокойно проверять сценарии и промпты.
— 07 / СРОКИ
Сроки и формат работы
Быстрый аудит
2-3 рабочих дня, если есть примеры данных и понятный владелец процесса.
Прототип
1-2 недели для узкого сценария с ограниченным набором интеграций.
MVP
3-6 недель, когда нужно подключить рабочие системы и дать доступ команде.
Production
Срок зависит от интеграций, качества данных и требований к безопасности.
— 08 / СТОИМОСТЬ
Стоимость
Стоимость зависит от количества интеграций, качества данных, ролей доступа, объема тестирования и требований к инфраструктуре. Каждый этап оплачивается отдельно.
Discovery
Платный разбор задачи, данных, рисков и первого разумного объема.
Прототип
Проверяем сценарий на малом наборе данных, чтобы не спорить абстрактно.
MVP
Собираем рабочую версию с интерфейсом, интеграциями и базовым контролем качества.
Production система
Доводим до надежной эксплуатации, доступов, журналов и поддержки.
Поддержка
Следим за качеством, исправляем ошибки, добавляем новые сценарии.
— 09 / azamat.ai
Почему azamat.ai
Строим AI-системы вокруг реальных процессов, а не вокруг красивого демо.
Умеем соединять LLM, поиск, интерфейсы, CRM, мессенджеры и внутренние API.
Основатель участвует в архитектуре и ключевых решениях.
Есть кейсы в HR, RAG, событиях, education, mobile AI products и внутренних инструментах.
Работаем с Казахстаном, Центральной Азией, США и Европой.
— 10 / FAQ
FAQ
Начинаем с короткого разбора процесса и примеров данных. После этого называем первый этап, сроки и риски.
Начинаем с короткого разбора процесса и примеров данных. После этого называем первый этап, сроки и риски.
Собираем тестовые вопросы, реальные примеры, журналы ответов и правила эскалации. После запуска смотрим спорные случаи.
Начинаем с короткого разбора процесса и примеров данных. После этого называем первый этап, сроки и риски.
Да. Можно разделять источники и действия по ролям, а также логировать обращения к важным документам.
Обсудим ваш проект.
Начать с пары деталейОтвечаем в течение одного рабочего дня. На первом созвоне Азамат подключается лично: честно разбираем объём работ, бюджет и риски с человеком, который отвечает за поставку.