Интеллектуальный поиск AI-Solver — корпоративный ИИ для бизнеса

Ваш корпоративный ChatGPT для управления знаниями и данными

AI-Solver — система управления знаниями нового поколения: единая ИИ-платформа консолидации, анализа, поиска корпоративной информации. Решение создано командой РДТЕХ, работающей на ИТ-рынке с 1992 года. Четыре направления охватывают полный цикл: обработка данных, интеллектуальный поиск, аналитика, автономные AI-агенты. Большие языковые модели (LLM) понимают смысл запросов на естественном языке, подключаются к СЭД, ERP, CRM, файловым хранилищам, корпоративной почте.

AI-Solver является собственной разработкой АО «РДТеХ», обладающего исключительными правами. Мы гордимся тем, что наше решение включено в Единый реестр отечественного ПО (запись № 30918 от 26.11.2025) и защищено свидетельством Роспатента на программу ЭВМ № 2025686171 от 30.09.2025. Это подтверждает высокое качество и надежность. Права на продукт предоставляются в составе комплексных решений для клиентов.

Заполнить бриф

Бизнес-архитектура ИИ-платформы AI-Solver

Три модуля закрывают полный цикл — от запроса на естественном языке до самостоятельных действий агентов. Технологическая основа: LLM, RAG, MCP, LangChain/LangGraph, готовые коннекторы к корпоративным системам.

Умный поиск. Три режима — полнотекстовый, семантический, RAG — охватывают все подключённые системы и базы знаний. Пример запроса: «Найди все материалы проекта «Феникс»: протоколы, презентации, письма».

Чат-бот с документами. Модуль анализирует выбранные файлы и сведения из любой подключённой системы: составляет саммари, отвечает на вопросы к таблицам CSV, XLS, сравнивает версии, проверяет соответствие эталону, ведёт совместный анализ пользовательских и корпоративных документов. Пример команды: «Распознай отчётность по РСБУ и рассчитай финансовые метрики».

AI-Агенты. Специализированные агенты читают материалы, понимают контекст, действуют самостоятельно: умная автоматизация, бизнес-логика на LLM, работа с историей взаимодействий. Пример задачи: «Маркируй комментарии как позитивные или негативные».

Презентация AI-Solver: Единое окно ко всем корпоративным знаниям

Преимущества системы управления знаниями AI-Solver

Шесть преимуществ отличают платформу от точечных ИИ-сервисов:

Локальное развертывание и безопасность. Работа в закрытом контуре заказчика, опционально — гибридный режим или облако. Поддержка любых LLM. Мониторинг инфраструктуры, контейнеров, GPU, логов, действий пользователей. Трассировка LLM-пайплайнов, метрики latency/токенов, оценка качества ответов.
Работа поверх систем. Двусторонняя интеграция с ERP, MES, SCADA, СЭД, CRM без перестройки действующей ИТ-инфраструктуры.
Все типы данных. Документы, сканы, архивы, аудио, видео, базы данных. Встроенные OCR, транскрибация, NER.
Комплексный анализ. Связывание, сопоставление структурированных и неструктурированных массивов, бесшовное встраивание AI-сервисов в действующие бизнес-процессы.
Комплексный подход. Новый уровень работы с накопленными знаниями: готовые AI-сервисы, коннекторы, заказные аналитические приложения, самостоятельная разработка, подключение новых агентов.
AI-сервисы для всех подразделений. Сравнение версий, анализ таблиц CRM, Jira, проверка регламентов, факторный анализ, исследование документов с применением VLM (Visual Large Model).

Направления и сценарии использования интеллектуального поиска и AI-агентов

Сценарии, готовые к работе с первого дня:

HR-департамент. Проверка резюме, оценка компетенций персонала, кандидатов, адаптация новичков. Запрос: «Сравни мою должностную инструкцию с действующими положениями».
Юридический отдел. Анализ договоров на соответствие стандартам, подготовка типовой документации по шаблонам, мониторинг законодательства. Пример: «Проверь проект договора на соответствие законодательству».
IT-поддержка. AI-поддержка HelpDesk/Service Desk, автоматическая классификация, маршрутизация заявок, чат-бот с ответами на типовые вопросы. Фраза: «Ошибка Х. Найди инструкцию и связанные инциденты».
Закупки. Анализ технических и коммерческих предложений, нормативно-справочной информации, сравнение условий поставщиков, расчёт начальной максимальной цены. Команда: «Сравни условия КП 5 поставщиков по 10 параметрам».
Продажи. Квалификация лидов, анализ клиентских данных, поддержка формирования коммерческих предложений, аналитика CRM. Задача: «Проанализируй динамику продаж по регионам за квартал».
Клиентский сервис. Обработка обращений, анализ удовлетворённости, персонализация коммуникаций. Запрос: «Проанализируй отзывы клиентов за неделю и выдели проблемы».

Кейсы внедрения: автоматизация бизнес-процессов на базе ИИ

Кейс №1: Аудит и контроль закупочной деятельности

Крупная энергетическая компания

подразделение внутреннего контроля и экономической безопасности

Вызовы: разрозненность сведений между СЭД, SRM, CRM, непрозрачность цепочки документов, сложность выявления неэффективных контрактов.

Функционал: автоматическое определение типа документа, выявление сущностей, суммаризация, интеллектуальное связывание контрагентов, визуализация взаимосвязей через графы, выявление плагиата.

Результат — контроль сделок и внутренних расследований в реальном времени с сохранением конфиденциальности.

Кейс №2: Контроль безопасности на производстве

Крупная энергетическая компания

Вызовы: сведения об инцидентах разобщены по системам АСУТП, ТОиР, отчётам, причины аварий выявляются несвоевременно, подход к управлению безопасностью — реактивный.

Решение: консолидация технологических, событийных, нормативных материалов в едином пространстве, визуализация связей, выявление трендов, корреляций, прогнозирование аномальных событий на основе исторических фактов.

Результат — значительное снижение простоев и штрафов, рост качества выявления опасных ситуаций.

Кейс №3: Внутренняя и клиентская техническая поддержка (Service Desk).

IT-компания

Вызовы: сотни обращений в день, работа специалистов сразу в 5+ системах, поиск информации в регламентах занимал в среднем 15 минут.

Решение: чат-бот нулевой линии, единый интеллектуальный поиск по базам знаний, регламентам, истории инцидентов, автоматическая классификация, маршрутизация заявок, контекстные подсказки операторам, извлечение сведений из переписки, логов, скриншотов.

Результат — значительный рост производительности труда и удовлетворённости клиентов.

AI-Solver: демо

Внедрение платформы: от пилота до комплексного решения

Пилотный проект занимает 1–2 месяца, включает пять этапов:

Демонстрация возможностей платформы.
Уточнение требований: количество пользователей, объёмы, типы, форматы документов.
Настройка на данных заказчика: развёртывание выделенного контура, загрузка, обработка пилотного объёма, настройка базовых AI-сервисов, обучение ключевых пользователей.
Опытная эксплуатация с экспертной технической поддержкой.
Подключение корпоративных систем по API как источников данных (опционально).

Итог пилота — работающее решение на реальных данных, сформированные требования к полномасштабному внедрению.

Два подхода к интеграции. Комплексная: информация консолидируется в хранилище AI-Solver, проходит предобработку (OCR, перевод, извлечение сущностей), индексацию в поисковые движки, векторные хранилища, права доступа настраиваются на уровне систем и документов. Прямая: AI-агенты работают с источниками в реальном времени через MCP, обработка запускается по запросу или триггеру.

Управление корпоративными знаниями — уже реальность

Пилот AI-Solver за 1–2 месяца покажет результат на ваших данных. Оставьте заявку — эксперт РДТЕХ продемонстрирует, как платформа решит задачи именно вашего бизнеса.