Внутрішній та приватний AIШІ для внутрішніх знаньCASE_15
Перетворення 12 років внутрішньої проєктної документації на базу знань із пошуком за запитами
Компанія професійних послуг середнього розміру (проєкт III квартал 2024), де звільнення senior-партнерів означало, що інституційні знання йшли разом із ними. Проєктні напрацювання, методології під конкретних клієнтів і минулі стратегії пропозицій зберігалися у ~80 000 файлах у SharePoint, поштових архівах і локальних дисках: 12 років роботи у 14 форматах у 6 сховищах документів. Молодші співробітники витрачали години, ставлячи senior-колегам запитання, на які вже десь була задокументована відповідь. Ми побудували пайплайн обробки документів (нормалізація, дедуплікація, класифікація за типом і проєктом), що живить систему RAG із дворівневим пошуком (на рівні документа для контексту, на рівні фрагмента для конкретної відповіді) плюс маршрутизацію запитів, яка визначає, чи потрібна відповідь з одного документа, чи синтез із кількох проєктів. 89% задоволеності відповідями (фідбек «подобається/не подобається» за 3 місяці); молодші співробітники самостійно розв'язують питання приблизно втричі частіше. Нова проєктна документація автоматично надходить у систему після завершення проєкту, система самовдосконалюється.
12yr
Знань зафіксовано
89%
Рівень задоволеності відповідями
4wk
Від старту до продакшну
Виклик
Коли senior-партнери йшли з компанії, інституційні знання йшли разом із ними. Проєктні напрацювання, методології під конкретних клієнтів і минулі стратегії пропозицій існували в неструктурованих документах у SharePoint, поштових архівах і локальних дисках: понад 80 000 файлів за 12 років. Молодші співробітники витрачали години, ставлячи senior-колегам запитання, на які вже десь була задокументована відповідь.
Наш підхід
Discovery & Blueprint окреслив виклик прийому даних: 80 000 файлів у 14 форматах у 6 сховищах документів. Ми побудували пайплайн обробки документів, що нормалізує, дедуплікує й класифікує документи за типом і проєктом.
Система знань використовує RAG із дворівневим шаром пошуку: пошук на рівні документа для контексту, пошук на рівні фрагмента для конкретної відповіді. Маршрутизація запитів визначає, чи потрібна відповідь з одного документа, чи синтез із кількох проєктів.
Результат
89% задоволеності відповідями (виміряно фідбеком «подобається/не подобається» за 3 місяці). Молодші співробітники самостійно розв'язують питання втричі частіше, ніж раніше. Senior-партнери повідомляють про менше переривань роботи. Система автоматично додає нову проєктну документацію після завершення проєкту: вона самовдосконалюється.
Чого ми навчились
01
Якість документів важливіша за їхній обсяг: дедуплікація й нормалізація є обов'язковими першими кроками.
02
Маршрутизація запитів (один документ проти синтезу) суттєво покращує якість відповідей.
03
Системи, що самовдосконалюються, потребують пайплайну прийому даних, який працює безперервно, а не лише на етапі налаштування.
Залучені етапи
Discovery & Blueprint
Перевірка концепції
Продакшн-розробка
Загальна тривалість
3 місяці загалом
Передані артефакти
PRD
Архітектура знань
Пайплайн обробки документів
WBS
Інструкція для ІТ
Почніть із дзвінка з оцінки доцільності
2 години, безкоштовно. Чесно скажемо, чи має сенс ШІ саме для вашого випадку.