Все кейсы

Единый поиск для сотрудников: экономия 12,5 млн ₽ в год

AI Builders Lab ·2025

Создали единый поисковый слой на RAG поверх существующих систем, чтобы сотрудники искали информацию в одном окне — экономия 12,5 млн ₽ в год.

Задача

Сотрудники искали информацию параллельно в 3–5 системах: документы, внутренние базы, справочники и переписка жили отдельно. На каждый запрос уходило время на переключение между окнами, а ответы у разных людей расходились.

Решение

Подняли поверх существующих источников единый поисковый слой на RAG: документы, внутренние базы и справочники индексируются как есть, оставаясь там, где лежат. Настроили семантический поиск с проверкой ответа по источнику, сделали одно окно поиска и разграничили доступ.

Результат

  • 12,5 млн ₽ Экономия на поиске информации

Экономия 12,5 млн ₽ в год на поиске информации — цифра посчитана и подтверждена клиентом. Вместо 3–5 систем сотрудник работает в одном окне, ответы перестали расходиться.

Похожие кейсы

2024

ФинКод: платформа для изучения финансовой и инвестиционной грамотности от ВТБ Мои Инвестиции

Family · ВТБ Мои Инвестиции

Создали образовательную платформу ФинКод внутри Telegram для ВТБ Мои Инвестиции и привлекли 28 000+ учеников, которые провели на платформе 25 000+ часов.

2 золота
2023

HR-бот AGIMA AI

Agima · AGIMA.AI

AGIMA.AI автоматизировала найм с помощью HR-бота: обработка 100 кандидатов сократилась с 25 часов до нуля.

1 золото
2019

Разработка сайта X-Meta

Разработали сайт для X-Meta, который в форме диалога объясняет, как продукт защищает контент цифровыми водяными знаками.

3 · 1 золото