Створіть приватну RAG-систему, якій довірятиме ваша команда.
SheltSoft проєктує retrieval-augmented generation системи для організацій, яким потрібні точні відповіді по внутрішніх документах, політиках, знаннях про продукт та операційному контенту.
Безкоштовний 30-хвилинний дзвінок. Без зобов'язань.
- Приватне розгортання у вашій хмарі або інфраструктурі
- Відповіді, прив’язані до джерел і retrieval
- Гнучкість у виборі LLM: hosted API або local models
- Інтеграція з документними сховищами, порталами та внутрішніми інструментами
Практичний підхід до RAG для бізнес-команд
Ми фокусуємося на тому, що важливо в продакшені: надійний retrieval, приватне розгортання за потреби та зрозумілий шлях від документів до достовірних відповідей.
Відповіді з опорою на джерела
RAG зменшує ризик hallucinations, дістаючи релевантний контекст перед генерацією. Це добре підходить для policy, product, support, legal та operational knowledge.
Ваші дані залишаються у вашому середовищі
Коли важливі приватність і контроль, ми можемо розгорнути рішення у вашій інфраструктурі та адаптувати його до ваших вимог щодо доступу, compliance і hosting.
Спроєктовано для продакшену
Хороша RAG-система залежить від chunking strategy, metadata, access control, indexing jobs, evaluation та monitoring, а не лише від vector database.
Як працює RAG-система від SheltSoft
- 1Крок 1:Підключаємо документи, knowledge bases та системні дані
- 2Крок 2:Очищаємо, сегментуємо, збагачуємо й індексуємо контент для retrieval
- 3Крок 3:Підтягуємо найрелевантніший контекст під час запиту
- 4Крок 4:Генеруємо відповіді з посиланнями на джерела та workflow-контролями
Типові сценарії використання RAG
RAG найкраще працює там, де відповіді мають спиратися на погоджену інформацію, а люди витрачають час на пошук, порівняння або ручну перевірку деталей.
- Внутрішні knowledge-асистенти для HR, operations та IT
- Support copilots на основі manuals, policies і product updates
- Пошук по контрактах, процедурах і технічній документації
- Безпечні клієнтські knowledge-асистенти з curated sources
Часті запитання
Де зберігаються наші дані?
Там, де вам потрібно. Ми можемо розгорнути рішення повністю у вашій хмарі або on-premise-інфраструктурі, тож документи та індекси ніколи не покидають вашого середовища.
Чи можемо ми використати свою LLM або тримати все локально?
Так. Ми не прив'язані до одного провайдера — можемо підключити hosted API, ваші наявні enterprise-контракти або повністю локальні / open-weight моделі залежно від вимог до приватності та бюджету.
Чи треба міняти наші поточні системи?
Ні. Ми будуємо retrieval-шар навколо ваших наявних документних сховищ, wiki та порталів, а не просимо переносити контент у нову платформу.
Скільки зазвичай триває RAG-проєкт?
Більшість перших впроваджень запускаються за 4-8 тижнів, починаючи з однієї чітко визначеної області знань, щоб ви могли перевірити якість відповідей до розширення.
Потрібні надійні відповіді по приватних знаннях?
Ми допоможемо вибрати правильну retrieval-стратегію, побудувати indexing pipeline і розгорнути RAG-досвід, який відповідає вашим системам та governance-моделі.
Безкоштовний 30-хвилинний дзвінок. Без зобов'язань.