Контекст
NekaSoft хотел показать возможности RAG не через описание технологии, а через реально работающий интерактивный продукт: живого ассистента, которого потенциальный клиент может расспросить прямо на сайте.
Посетитель может задать вопросы о NekaSoft, получить ответы из реальной базы знаний, увидеть использованные источники, добавить собственные тестовые данные и сразу проверить, как тот же RAG-конвейер работает с его информацией.
Продукт выполняет сразу три роли: демонстрирует RAG-компетенцию NekaSoft, служит реальным AI-интерфейсом к знаниям компании и работает интерактивной точкой контакта с потенциальными клиентами. Это production-демо: технологию проверяют, а не читают о ней.
За что отвечали мы
NekaSoft построил продукт целиком и продолжает его развивать.
Продукт и сценарии
- Продуктовая концепция
- Пользовательские сценарии
- Структура базы знаний
- Архитектура RAG
RAG-конвейер
- Ingestion и индексация
- Эмбеддинги и семантический поиск
- AI-оркестрация и grounding
- Логика отказа при недостаточном контексте
- Отображение источников
Продуктовые возможности
- Веб-интерфейс ассистента
- Режим теста на собственных данных
- Изоляция сессий
- Автоматическое удаление временных данных
- Human handoff с Telegram как каналом команды
Эксплуатация и развитие
- Деплой
- Автоматическая пересборка базы знаний из контента сайта
- Дальнейшее развитие
Решение
Ассистент работает с отдельной индексированной базой знаний; собственная база NekaSoft охватывает типы проектов и типичные ситуации, кейсы портфолио, процесс работы, FAQ и факты о компании. На каждый вопрос система находит релевантные фрагменты, передаёт их модели и возвращает обоснованный ответ.
- Семантический поиск по индексированной базе знаний
- Ответы на основании найденного контекста, с показом источников
- Честное поведение без ответа: если в базе нет релевантного, ассистент так и говорит, а не угадывает
- Тест на своих данных: ваш текст проходит через тот же конвейер, изолированно внутри вашей сессии
- Временные данные не попадают в постоянную базу и удаляются через час
- Human handoff: диалог уходит в Telegram команды, ответ возвращается в тот же веб-чат
- База знаний пересобирается автоматически из контента сайта при каждом деплое
- Два работающих интерфейса: веб-ассистент на этом сайте и Telegram-демо @NekaSoftBot
Система спроектирована так, чтобы отвечать на основании найденного контекста и отказываться от содержательного ответа, когда его недостаточно. Та же архитектура подключается к сайтам, внутренним базам знаний, документам, CRM, базам данных и API и может работать в разных клиентских каналах.
Результат
NekaSoft получил production-демо RAG-системы, которое потенциальный заказчик может проверить лично.
- Задать вопрос по реальной базе знаний и получить обоснованный ответ
- Увидеть источники, на которых основан каждый ответ
- Проверить поведение, когда ответа в базе нет
- Добавить собственный тестовый контент и проверить поиск на нём
- Передать диалог команде, не покидая чата
- Та же архитектура применима для ассистентов продаж, поддержки, онбординга, внутренних знаний и регламентов
Статус продукта
Ассистент работает на этом сайте: чат в правом нижнем углу и страница AI-демо, где база знаний открыта для проверки.
@NekaSoftBot остаётся самостоятельным Telegram-демо той же RAG-концепции. NekaSoft продолжает развивать продукт.
Технологии
Веб-ассистент работает на Next.js и Node.js, OpenAI API используется для эмбеддингов и генерации ответов; семантический поиск идёт по индексированному корпусу, который автоматически пересобирается из контента сайта при каждом деплое. Telegram-демо построено на grammY, MongoDB и Telegram Bot API.
Хотите ассистента, который отвечает по знаниям вашего бизнеса, показывает источники и передаёт сложные диалоги вашей команде?