RAG-платформа
RAG-платформа для документов, где ответы опираются на источники
Veksler помогает компаниям загружать PDF, DOCX, TXT и XLSX, искать ответы по собственной базе и получать выводы с цитатами. Это не просто чат с моделью, а рабочий слой поверх документов: поиск, таблицы, сравнение и проверяемые источники в одном месте.
Контекст
Почему обычного AI-чата недостаточно для рабочих документов
Когда в компании накапливаются договоры, счета, отчеты, акты, регламенты и переписка, простого поиска по названию файла уже мало. Нужно понять, что именно написано внутри, быстро сравнить условия, найти риски и не потерять ссылку на первоисточник.
RAG расшифровывается как Retrieval-Augmented Generation: сначала система находит релевантные фрагменты в базе документов, а затем модель формирует ответ на основе найденного контекста. Такой подход снижает риск выдуманных фактов и делает ответ проверяемым.
Veksler превращает этот подход в прикладной продукт: загруженные документы разбиваются на фрагменты, индексируются в векторной базе, дополняются метаданными и становятся доступными для поиска, анализа, AI-таблиц и агентских сценариев.
Процесс
Как это работает внутри Veksler
- 01
Загрузка и извлечение текста
Файлы попадают в рабочее пространство, текст извлекается из поддерживаемых форматов, а для PDF сохраняются страницы и координаты фрагментов для дальнейшей подсветки.
- 02
Разбиение и индексация
Документ делится на смысловые чанки: абзацы, списки, строки таблиц и фрагменты с метаданными. Затем создаются embeddings и запись попадает в Qdrant.
- 03
Поиск релевантного контекста
При вопросе система сочетает векторный поиск, keyword search и ранжирование, чтобы найти не просто похожие слова, а полезные доказательные фрагменты.
- 04
Ответ с проверкой
Модель отвечает на языке вопроса, прикладывает цитаты и показывает источники. Пользователь может открыть документ и проверить место, на котором основан вывод.
Возможности
Что получает команда
Гибридный поиск
Векторный поиск хорошо находит смысловую близость, keyword search ловит точные формулировки, а объединение результатов помогает не пропустить важные совпадения.
Цитаты и страницы
Ответы не висят в воздухе: рядом с утверждениями отображаются источники и фрагменты, по которым можно перейти к оригинальному документу.
Папки и scope
Можно задавать вопрос по всей базе, по выбранным документам или по конкретной папке, чтобы не смешивать контекст разных проектов.
Агенты анализа
Document Analyst разбирает один документ, Comparison и Matrix помогают сравнивать несколько документов по аспектам, рискам и отличиям.
Экспорт результата
Результаты анализа и таблицы можно сохранять в удобные форматы, чтобы передать их коллегам или использовать в отчете.
Локальный и серверный запуск
Проект можно запускать локально или развернуть на своем сервере. Данные остаются в контролируемом рабочем пространстве.
Сценарии
Кому это особенно полезно
Юридические команды
Быстро находить сроки, суммы, стороны, обязанности, ограничения, штрафы и спорные формулировки в договорах и приложениях.
Финансовый и операционный контроль
Сверять счета, акты, отчеты, условия оплаты и документы по поставщикам без ручного просмотра десятков файлов.
Продажи и аккаунт-менеджмент
Собирать сведения по клиентским документам, коммерческим предложениям и условиям сотрудничества в единую таблицу.
Риэлторы и девелоперы
Разбирать договоры, выписки, технические документы и переписку по объектам, чтобы быстрее находить ключевые условия.
Отличия
Чем Veksler отличается от обычного чата
Обычный чат
Может ответить убедительно, но не всегда показывает, на каком документе основан вывод. Для рабочих решений этого недостаточно.
Классический поиск
Находит слова, но не собирает ответ, не сравнивает документы и не превращает разрозненные фрагменты в структуру.
Veksler
Соединяет поиск, AI-анализ, таблицы, цитаты и работу с документами в одном интерфейсе, где каждый важный вывод можно проверить.
FAQ
Частые вопросы
Что такое RAG простыми словами?
Это подход, при котором AI сначала ищет нужные фрагменты в ваших документах, а потом отвечает на вопрос на основе найденного текста.
Почему это лучше обычного ChatGPT для документов?
Потому что ответ привязан к вашей базе и сопровождается источниками. Модель меньше опирается на общие знания и больше на конкретные документы.
Можно ли использовать Veksler для закрытых документов?
Да. Veksler можно развернуть на своем сервере, а документы хранить в контролируемой инфраструктуре.
RAG заменяет человека при проверке документов?
Нет. Он ускоряет поиск, первичный анализ и сравнение, но финальное решение по юридическим, финансовым и управленческим вопросам остается за специалистом.
Попробуйте на своих документах
Загрузите несколько файлов, получите первую таблицу и проверьте, насколько ответы совпадают с реальными цитатами в документах.
Войти и попробовать