AI-ассистент в Битрикс24
LLM-ассистент в корпоративном портале: поиск по базе знаний, ответы со ссылками на регламенты, краткие итоги встреч.
Задача
В базе знаний холдинга — более 40 тысяч документов: регламенты, инструкции, протоколы. Штатный поиск работал по точному совпадению слов, им почти не пользовались.
Служба поддержки получала до 400 однотипных обращений в месяц — ответы уже были в документах, но найти их было быстрее через коллег.
Решение
Построили RAG поверх Битрикс24: парсинг инфоблоков и файлов, чанкинг с сохранением иерархии, векторизация в Qdrant, гибридный поиск (вектор + BM25) и ответы LLM со ссылками на пункты регламентов.
Права доступа проверяются при подборе документов — сотрудник не видит материалы вне своего контура.
Результат
За 4 месяца обращения в поддержку −62%, среднее время поиска с 8 минут до 40 секунд, ежедневно пользуются ~70% сотрудников портала.
Другие кейсы
2026
Юридическая фирма федерального уровня
RAG для юридического архива
Поиск по 180 тыс. дел и договоров: OCR, сущности, фильтры по исходу и сумме, ответы со ссылками на страницы.
2026
Региональный телеком-оператор, 500 тыс. абонентов
AI-чат-бот техподдержки оператора
LLM-бот закрывает 70% обращений без оператора. Первый ответ — с 15 минут до 40 секунд.
2026
Сеть частных клиник, 18 филиалов
База знаний клиники с RAG
Ассистент для администраторов и врачей: протоколы, прайсы, расписание — ответы только из утверждённых документов.
Обсудим ваш проект?
Расскажите задачу — предложим решение в течение рабочего дня.