Больше не нужно тратить время на поиски информации — CodeInside создал ИИ-систему поиска, которая за секунды находит точный и проверенный ответ из корпоративных баз знаний.

Чем это отличается от привычного поиска?
RAG-система отличается от поисковика по ключевым словам: система выдает не ссылки на первоисточники, а четко сформулированный ответ в контексте вопроса с прикреплением ссылок для более глубокого погружения. То есть на запрос «Как оформить командировку?» система выдаст пошаговую инструкцию с ссылкой на первоисточник, а не только ссылку.

По сути, вы работаете с нейросетью, но в отличие от традиционных чат-ботов и всем доступных веб-версий больших языковых моделей, например Chat GPT, система не придумывает ответы и не берет данные извне — только из базы знаний компании, не выходя за ее контур. Если информации по запросу нет, система честно сообщает об этом.

Как это работает?
• Новый сотрудник спрашивает: «Как оформить командировку?» – система выдаёт чёткий ответ с актуальными правилами — выжимку из регламента с ссылкой на первоисточник.
• Менеджер проекта ищет договорные условия – получает готовую выдержку из документа.
• Инженер службы поддержки моментально получает инструкцию, а не тратит время на её поиск.

Что под капотом?
• RAG-система, работающая с использованием локальной языковой модели.
• Интеграция с любыми системами хранения – не только Confluence, но и CRM, БД, DOC, PDF и др.
• Прозрачность данных – чёткий сухой ответ с ссылками на источники.
• Гибкость взаимодействия – поддержка текстового поиска, чатов и даже голосовых интерфейсов.

Почему это удобно?
• Моментальный доступ к знаниям – система сокращает время поиска в разы.
• Только проверенная информация – никакой «отсебятины», только корпоративные данные.
• Работает не только как чат – можно встроить в порталы, CRM, DevOps-инструменты и справочные сервисы.

Такое решение экономит время работы сотрудников, упрощает доступ к знаниям и снижает вероятность ошибок.

Более того, в CodeInside знают, что универсальных решений не бывает — за 16 лет работы на рынке заказной разработки ПО, ребята научились подстраивать технологии под задачи бизнеса. Именно поэтому готовы кастомизировать RAG-систему под любой запрос.