Команда глубоко погрузилась в специфику нашей отрасли и успешно интегрировала решение с внутренней базой знаний, настроила поиск на естественном языке, развернула систему в защищённом контуре и реализовала гибридный поиск, RAG-сценарии, оценку качества ответов и работу с источниками. Внедрение значительно упростило доступ к внутренней информации и повысило эффективность сотрудников.
Мы рекомендуем Docora AI как функциональный инструмент для управления корпоративными знаниями с большим потенциалом развития.
Мы видим большие перспективы во внедрении LLM. Пилот показал, что объединение отраслевых знаний АО «НИИК» и экспертизы CodeInside на базе Docora AI создаёт эффективный инструмент для инженеров-технологов.
Система уверенно работает со сложными специализированными данными и может развиваться от “интеллектуального менеджера информации” до “цифрового эксперта”.
Решение подтвердило свою перспективность для интеграции в работу института. Мы планируем продолжать развитие и внедрение ИИ-проектов совместно с CodeInside.
От корпоративных знаний — к действиям
На базе Docora AI наша команда разрабатывает прикладные ИИ-решения под конкретные бизнес-процессы и логику заказчика
ИИ-агенты
Когда требуется автономное выполнение процессов, создаём ИИ-агентов: задаёте правила проверки, агент запускает и ведёт операции сам.
ИИ-ассистенты
Когда нужно делегировать процессы, создаём ИИ-ассистентов: они сами выполняют цепочки операций по правилам, разгружая команду.
Медиа
Получите демо-доступ или бесплатную консультацию
Оставьте контакты — свяжемся и подскажем лучший вариант
Часто задаваемые вопросы
Доступ на 2 недели, один общий логин для команды, без ролевой модели. От 10 до 50 текстовых документов (Word, Excel, PDF). Добавлять документы нельзя, база фиксируется на момент старта.
Jira, Confluence, GitLab, любые файлы, API, сайты. Поддерживаются все текстовые. Изображения (сканы, чертежи) требуют конвертации.
Да, поддерживает.
Есть планировщик: можно обновлять хоть каждые 10 минут, но выборочной переиндексации пока нет (только вся база).
Время ответа системы зависит от нескольких факторов: размещения языковой модели (локально или в облаке), характеристик оборудования, а также количества одновременных запросов. При локальном развертывании модели на среднем оборудовании время ответа может составлять до 15 секунд. При использовании более производительных ресурсов (GPU/серверы) время отклика может быть сокращено до 3 секунд и менее.
Зависит от мощности железа, но в облаке ограничений нет.
Да, и в облаке, и во внутреннем контуре заказчика.
ООО "Цифралект" Разработка компьютерного программного обеспечения ИНН 5834129681 ОГРН 1235800003295 ОКВЭД62.01 Права принадлежат компании, право пользование на основе лицензии
Получите демо-доступ или бесплатную консультацию
Оставьте контакты — свяжемся и подскажем лучший вариант