Как построить AI-ассистента по документам компании: 7 шагов

AI-ассистент по документам: один из самых выгодных AI-проектов, но только при аккуратном внедрении. Вот процесс, по которому работаем мы.

1. Выберите один четкий сценарий

Не «AI для всей компании», а «AI, который отвечает на вопросы сотрудников о HR-процедурах» или «AI, который ищет в налоговом законодательстве». Узкий старт дает результат быстрее и проще поддается измерению.

2. Соберите документы и реальные вопросы

Вместе с документами соберите 50-100 вопросов, которые люди действительно задают. Этот список станет основой для оценки точности в дальнейшем.

3. Подготовьте данные

Самый важный и самый недооцененный шаг:

• OCR для сканированных документов,
• удаление дублей и устаревших версий,
• метаданные: тип документа, срок действия, область, уровень доступа,
• разбиение по структуре (глава, статья, пункт), а не случайным образом.

4. Выберите архитектуру и модель

Векторная база данных (обычно PostgreSQL с pgvector), гибридный поиск (по смыслу плюс по ключевым словам), переранжирование и модель, которая соответствует требованиям к приватности: коммерческий API, хостинг в ЕС или локальная модель.

5. Измерьте точность до запуска

На списке реальных вопросов мы измеряем: найден ли правильный источник, верен ли ответ и говорит ли система «не знаю», когда должна. Только когда показатели хорошие, двигаемся дальше.

6. Права доступа, интерфейс и интеграции

Пользователи видят только те документы, к которым у них есть доступ. Интерфейсом может быть веб-приложение, Teams, Slack или рабочее пространство вроде Intrascope.

7. Запуск и постоянное улучшение

Мы отслеживаем вопросы без ответа, закрываем пробелы в документации и настраиваем поиск. Ассистент это продукт, который развивается, а не разовый проект.

Сроки

Прототип за 2-4 недели, MVP примерно за 2 месяца, полная система за 3-5 месяцев. Для консалтинга с базой нормативных документов MVP был готов за 2 месяца.

Готовы начать? Посмотрите наш AI-ассистент по документам или отправьте заявку.