ИИ-ассистент
для бизнеса
по базе знаний компании

Стоимость ИИ-ассистента обычно начинается от 150 тыс. руб. и зависит от сложности интеграции. У одной компании основная работа — собрать и структурировать базу знаний, у другой — интеграция с 1С и CRM. Состав работ и сумму фиксируем в договоре.

Для узких типовых задач — да: готовый бот по базе знаний запускается быстро. Но купить ИИ-помощника «как коробку» для работы с регламентами, документами и 1С обычно не получается: ценность появляется, когда ассистента обучают на данных компании и связывают с её системами — это и есть заказная часть.

Можно, но обычно это дороже: под собственную модель нужен GPU-сервер — в аренду или в покупку. Поэтому пока в задаче нет персональных данных, на первых этапах чаще берут облачные LLM: YandexGPT или GigaChat в российских облаках. Когда данные чувствительные, разворачиваем open-source-модель на ваших серверах: модель, база знаний и логи не покидают компанию, и это помогает выполнять требования 152-ФЗ. Делаем под ключ — помогаем с серверами, разворачиваем модели, настраиваем доступы и администрирование.

Вариантов несколько. Первый — облачный API языковой модели: быстрее и дешевле всего на старте, здесь работают YandexGPT, GigaChat и зарубежные модели. Второй — аренда GPU-мощностей в российском облаке, на них разворачиваем open-source-модель. Третий — свой GPU-сервер в вашем контуре: и модель, и данные остаются внутри компании. Четвёртый — модель и стек вендора в изолированном контуре: Сбер и Яндекс ставят их либо в выделенном сегменте своего облака, либо в вашем дата-центре. Что выбрать, решаем по вашим требованиям к данным и бюджету на эксплуатацию. Чем дообучение модели отличается от RAG, разбирали в блоге: файн-тюнинг и RAG.

Да, это штатная операция, если модель подключена по API или развёрнута нами: она сменный узел, а сценарии, база знаний и интеграции остаются на месте. Исключение — вариант со стеком Сбера или Яндекса: там вендорские и модель, и обвязка, поэтому смена модели превращается в переезд с платформы.

Ассистент ищет и отвечает по базе знаний; агент идёт дальше и сам действует в системах: создаёт документы, меняет статусы, ведёт процесс. Если задача «не ответить, а сделать» — смотрите разработку ИИ-агентов. Подробный разбор ролей — в статье про корпоративных ИИ-помощников.

Бизнес-процессы меняются, и решение растёт вместе с ними: обновляем базу знаний под новые регламенты и продукты, расширяем сценарии на соседние задачи, переходим на более сильные модели, когда они выходят. Вести это можно самим или передать нам на поддержку.