Rychagov S.
🧠 GraphRAG · LLM

RAG / База знаний

GraphRAG-система превращает ваши PDF, Notion, базы данных и корпоративные документы в умного AI-ассистента, который отвечает точно и со ссылками на источники — без галлюцинаций.

Ключевые факты

Качество ответов

Ответы привязаны к источникам, с контролем галлюцинаций на уровне архитектуры.

Типы данных

PDF, JSON, CSV, Markdown, Notion, SQL — единый граф знаний по разрозненным источникам.

Поиск

Гибрид: векторный поиск + графовые связи между сущностями.

Приватность

Возможен локальный контур с LLM внутри инфраструктуры компании.

FAQ

Чем GraphRAG отличается от обычного RAG?

GraphRAG учитывает связи между сущностями, а не только семантическую близость фрагментов.

Можно ли подключить существующую базу знаний?

Да, обычно подключают документы, wiki и SQL-источники с последующей нормализацией.

Насколько быстро появляется первый результат?

После первичной индексации — от часов до пары дней, в зависимости от объёма данных.

Как проверяется достоверность ответа?

Каждый ответ сопровождается ссылками на источники и трассировкой контекста.

Ограничения и когда не подходит

Если исходные документы неактуальны или противоречат друг другу, качество ответов падает.

Для сложных доменных данных нужна настройка схемы сущностей и правил извлечения.

Без процесса регулярного обновления базы знаний система быстро устаревает.

Проблема: документы есть — понимания нет

Информация хранится в PDF, Notion, Slack, Google Drive. Никто не видит всей картины без ручной сборки. Классический поиск по ключевым словам не находит связи между документами.

Обычные LLM выдумывают факты, когда не могут найти точный ответ в ваших файлах. GraphRAG исключает галлюцинации на уровне архитектуры.

Как работает система

1

Загрузите документы

Поддерживаются PDF, JSON, CSV, Markdown, данные из Notion и SQL-баз. Система автоматически структурирует их.

2

Автоматическое построение графа знаний

AI извлекает сущности и связи между ними, создавая семантический граф из 1M+ узлов. Все документы объединяются в единую базу.

3

Задайте вопрос

Обычным языком — как коллеге. Система понимает контекст и сложные многочастные запросы.

4

Получите точный ответ с источниками

Каждый ответ содержит ссылку на исходный документ. Никаких выдуманных фактов — только данные из вашей базы.

Возможности

📁

Мультиформатный импорт

PDF, JSON, CSV, Markdown, Notion, SQL — все форматы в одном месте.

🕸️

GraphRAG Search

Поиск по физическим связям между сущностями, а не только по семантическому сходству слов.

Гибридный поиск

Сочетание векторного поиска и графовой навигации для максимальной релевантности.

Ответы только по фактам

Каждый ответ со ссылкой на источник. Галлюцинации исключены на уровне архитектуры.

🖥️

Local LLM поддержка

Работает с локальными моделями (Ollama) — данные не покидают ваш сервер.

⚙️

Гибкие настройки

Глубина поиска по графу, порог сходства, выбор LLM модели — полный контроль.

Где применяется

Корпоративный AI-ассистент — отвечает на вопросы по внутренним регламентам, договорам и базам знаний.

Юридические и финансовые компании — быстрый поиск по тысячам документов с точными ссылками.

Техподдержка — AI отвечает на вопросы пользователей по базе знаний продукта.

Исследования и аналитика — синтез информации из множества источников без ручного перелопачивания.

Хотите посмотреть GraphRAG в работе?

Покажу, как повышать качество ответов, работать с источниками и учитывать ограничения на реальных кейсах.

Связаться в Telegram