LLM + RAG для поиска по документам

Краткая техническая задача

Сократить время поиска условий договоров, регламентов и KPI, дать сотрудникам единый инструмент для быстрых и точных ответов.

Цель заказчика

Повысить эффективность юридического и аналитического департаментов, ускорить цикл согласования контрактов.

Решение задачи

Настроен парсинг Word, Excel, PowerPoint, PDF; построено векторное хранилище и RAG-механизм с LLM для генерации релевантных ответов.

Реализация задачи

Интегрирован веб-интерфейс с предпросмотром и контролем доступа. Настроен пайплайн обновления индекса при добавлении новых документов.

Что в результате?

Поиск ответов за 5–10 секунд
Точность ↑ до 90%, ошибок ↓ на 30%
Средний цикл сделки ускорен на 15%

Технологии в проекте

OpenAI GPT-4, LangChain, ChromaDB, FastAPI, Azure, Blob Docker

Смотреть следующий

Text-to-SQL для строительной компании