AI-ассистент по документам
Вы получаете рабочий AI-ассистент по документам: вопросы по корпусу договоров и PDF с цитатами и ссылками на страницы, анализ документов и рисков, распознавание сканов (OCR), извлечение реквизитов, семантический поиск, права доступа по папкам и документам, аудит запросов и локальные модели для конфиденциальных данных. Купите исходники и разверните в своём контуре, возьмите белый лейбл или арендуйте SaaS — код и данные ваши, недостающие типы документов, виды анализа и интеграции мы дорабатываем.
Анализ договоров и PDF: вопросы по корпусу, OCR, права доступа, аудит.
AI-ассистент по документам — это не «загрузил PDF в чат». Это связка из приёма и парсинга документов, OCR для сканов, разбиения на фрагменты и индексации в векторный поиск (RAG), ответов по корпусу с цитатами и ссылками на страницы, анализа договоров (клаузы, риски, извлечение полей), сравнения версий, прав доступа по документам и папкам, аудита запросов и локальных моделей для конфиденциальности. Каждый элемент непрост, а вместе это 3–6 месяцев и постоянная работа над точностью и доступом.
Мы уже собрали эту систему. ai-doc — полноценный ассистент: корпус и OCR, вопросы по документам, анализ и риски, семантический поиск, права доступа и аудит, локальные модели, web и административная панель. Вы берёте исходники, разворачиваете в своём контуре и запускаете за недели.
Граница честная: мы поставляем технологию — приём, OCR, RAG, анализ, доступ и аудит. Модель (в том числе локальную), наполнение корпуса и проверку выводов обеспечиваете вы. Мы не даём юридических консультаций, не заменяем юриста, не гарантируем безошибочность анализа и не отвечаем за решения, принятые на основе ответов ассистента.
Почему свой ассистент по документам сложнее, чем кажется
Ассистент по документам выглядит как «спросил — ответил по PDF», но реальная сложность — в точности и цитируемости. Чтобы ответ был полезен и проверяем, нужен пайплайн: OCR сканов, разбиение на фрагменты, эмбеддинги, векторный поиск, сборка контекста, ответ с цитатами и ссылками на конкретные страницы, ограничение выдумок. Собрать RAG, который отвечает по корпусу точно и с указанием источника, — большой пласт работы, на котором самописные проекты застревают.
Вторая боль — конфиденциальность и доступ. Договоры и внутренние документы — это коммерческая тайна и персональные данные: их нельзя гонять через чужие облака без контроля. Нужны локальные модели или свой контур, права доступа по папкам и документам, аудит, кто и что спрашивал. Построить доступ и приватность правильно — отдельная непростая задача.
Третья — анализ, а не только поиск. Юристу и аналитику нужно не просто найти, а разобрать: выделить клаузы и риски, сравнить версии, извлечь реквизиты и сроки, сделать сводку. Строить приём, OCR, RAG, анализ, доступ и аудит с нуля дорого и долго.
- Ассистент выдумывает и не даёт источникЦена ошибки: Ответам нельзя доверять, всё перепроверяют вручнуюRAG с цитатами и ссылками на страницы, ограничение ответов корпусом.
- Документы нельзя гонять через чужое облакоЦена ошибки: Коммерческая тайна и ПДн под угрозойЛокальные модели и развёртывание в вашем контуре — данные не уходят наружу.
- Сканы и бумага не ищутсяЦена ошибки: Половина архива недоступна для поискаOCR сканов и распознавание, извлечение текста и реквизитов.
- Разбор договоров вручную — часы работыЦена ошибки: Дорогой труд юристов на рутинеАнализ клауз и рисков, сравнение версий, извлечение полей и сводки.
- Нет контроля доступа и аудитаЦена ошибки: Кто и что смотрел — неизвестно, риски утечкиПрава доступа по папкам и документам, журнал запросов и аудит.
- Разработка платформы растянулась на месяцыЦена ошибки: Бюджет сгорел, задача не решенаПлатформа уже написана и обкатана — запуск за 2–4 недели вместо 3–6 месяцев.
Своя разработка против готового ассистента по документам
Ассистент с нуля — это 3–6 месяцев работы: backend, web-интерфейс чата и просмотра, приём и парсинг документов, OCR, RAG-пайплайн с векторным индексом, ответы с цитатами, анализ договоров, сравнение версий, права доступа, аудит, поддержка локальных моделей и админка. Большая часть уходит на точность, цитируемость и доступ — то, что определяет доверие и применимость в юр- и фин-задачах.
Готовый ассистент переворачивает график: OCR, RAG, анализ, доступ и аудит уже написаны и обкатаны. Вы тратите недели на бренд, корпус, модели и запуск — и решаете задачу. Разница в деньгах, времени и риске кратная.
| Этап | Свой стек | С wl-solution |
|---|---|---|
| Аналитика и дизайн платформы | 2–3 недели | уже в продукте |
| Приём, OCR, парсинг документов | 1–1,5 месяца | готово |
| RAG: индекс, поиск, цитаты | 1–2 месяца | готово |
| Анализ договоров и рисков | 1–1,5 месяца | в комплекте |
| Доступ, аудит, локальные модели | 3–5 недель | готово |
| web, админка, запуск | 3–5 недель | 1–2 недели |
Что вы получаете
ai-doc — цельный AI-ассистент по документам: web-интерфейс чата, поиска и просмотра документов и административная панель для корпуса, доступа и аудита. Одна серверная база, единая модель документов, корпуса, прав и запросов, RAG-пайплайн и анализ в основе.
Продукт закрывает весь цикл: вы загружаете документы → OCR и парсинг → индексация в корпус → задаёте вопрос → ассистент отвечает по документам с цитатами и ссылками на страницы → анализирует договор (клаузы, риски, поля) → сравнивает версии → всё с учётом прав доступа и аудита. Всё под вашим брендом.
Вы разворачиваете платформу в своём контуре под своим брендом, подключаете LLM (облачную или локальную для конфиденциальности), наполняете корпус, настраиваете права доступа, аудит и интеграции. Нужного типа документа, вида анализа или интеграции нет — дорабатываем.
Корпус и OCR
Приём, распознавание, индексация.
Загрузка документов и папок, OCR сканов, парсинг, извлечение текста и реквизитов.
Индексация в векторный поиск по корпусу.
Вопросы и анализ
Ответы с цитатами и разбор договоров.
Ответы по корпусу с цитатами и ссылками на страницы, семантический поиск.
Анализ клауз и рисков, сравнение версий, извлечение полей, сводки.
Доступ и конфиденциальность
Права, аудит, локальные модели.
Права доступа по папкам и документам, журнал запросов и аудит.
Локальные модели и развёртывание в вашем контуре — данные не уходят наружу.
Что мы держим в голове, проектируя продукт
- 01
Точность и цитируемость — основа доверия
Мы строим ассистента вокруг ответов по корпусу с цитатами и ссылками на страницы и ограничением выдумок — это ядро, а не надстройка.
Ответу верят, только когда видно, откуда он взят. Без источника ответ бесполезен для юриста.
- 02
Конфиденциальность по умолчанию
Договоры и внутренние документы — коммерческая тайна и ПДн. Локальные модели и развёртывание в вашем контуре держат данные внутри.
Приватность — не опция, а условие работы с чувствительными документами.
- 03
Анализ, а не только поиск
Выделение клауз и рисков, сравнение версий, извлечение реквизитов и сводки экономят часы ручного разбора.
Ценность — разобранный документ, а не просто найденный фрагмент.
- 04
Ваш бренд, ваш контур, ваш код
Модель (в т.ч. локальная), корпус, права и интеграции — под вашу задачу. С исходниками вы не зависите от нашего роадмапа и чужих облаков.
Нужного типа документа или анализа нет — добавляем и отдаём код. Модель, корпус и проверку выводов обеспечиваете вы.
Полный набор сценариев — без покупки модулей и плагинов
Приём и распознавание
Загрузка, OCR, парсинг и индексация документов в корпус.
Загрузка документов и папок (PDF, DOCX, сканы, таблицы), организация в корпус с тегами, метаданными и версиями; массовая загрузка архива.
Обновление и переиндексация.
- · Единый корпус документов
- · Структура папок и теги
- · Версии документов
OCR отсканированных документов и фото, извлечение текста, таблиц и реквизитов; распознавание структуры документа (разделы, пункты).
Поддержка кириллицы и печатей.
- · Сканы становятся искомыми
- · Извлечение реквизитов
- · Структура документа
Разбиение документов на фрагменты, эмбеддинги и построение векторного индекса по корпусу; переиндексация при обновлении и по расписанию.
Инкрементальное обновление.
- · Быстрый поиск по корпусу
- · Актуальный индекс
- · Масштаб на большие объёмы
Вопросы и поиск
Ответы по корпусу с цитатами и семантический поиск.
Вопросы на естественном языке по корпусу или выбранным документам: ответ собирается из релевантных фрагментов с цитатами и ссылками на конкретные страницы и документы.
Ограничение ответов корпусом.
- · Ответы по вашим документам
- · Цитаты и ссылки на страницы
- · Меньше галлюцинаций
Поиск по смыслу, а не только по ключевым словам: релевантные документы и фрагменты, фильтры по тегам, датам и типам, подсветка совпадений.
Быстрый доступ к нужному месту.
- · Находит по смыслу
- · Фильтры и подсветка
- · Быстро к нужной странице
Диалоговый режим: уточняющие вопросы с сохранением контекста, работа в рамках выбранных документов или всего корпуса, история запросов.
Экспорт ответов и подборок.
- · Удобный диалог по документам
- · Контекст уточнений
- · История и экспорт
Анализ документов
Разбор договоров: клаузы, риски, версии, поля, сводки.
Анализ договора: выделение ключевых клауз (ответственность, сроки, штрафы, расторжение), пометка рисков и красных флагов по вашим правилам и чек-листам.
Настраиваемые правила анализа.
- · Быстрый разбор договора
- · Подсветка рисков
- · Правила под вашу практику
Сравнение двух версий или редакций документа: что добавлено, удалено и изменено, смысловые отличия клауз, сводка правок.
Контроль изменений в согласовании.
- · Видны отличия редакций
- · Смысловые, а не только текстовые
- · Контроль согласований
Извлечение структурированных полей (стороны, реквизиты, суммы, сроки, предмет), генерация краткой сводки документа, выгрузка в таблицы и системы.
Шаблоны извлечения под типы документов.
- · Реквизиты без ручного ввода
- · Краткие сводки
- · Выгрузка в учёт
Доступ, аудит, управление
Права, аудит, локальные модели и управление корпусом.
Разграничение доступа по папкам, документам и типам: роли и группы, кто что видит и о чём может спрашивать; ответы учитывают права запрашивающего.
Интеграция с каталогом пользователей.
- · Доступ по принципу необходимости
- · Ответы в рамках прав
- · Группы и роли
Журнал доступа и запросов: кто, когда, о каких документах спрашивал и что получил; экспорт для комплаенса и расследований.
Оповещения по чувствительным действиям.
- · Прозрачность доступа
- · Готовность к комплаенсу
- · Расследование инцидентов
Поддержка локальных LLM для конфиденциальности (данные не уходят наружу), выбор облачной или локальной модели под задачу; роли, аналитика использования, мультипроектность.
Управление корпусом и качеством.
- · Конфиденциальность данных
- · Выбор модели под задачу
- · Управление по метрикам
Архитектура
Платформа построена вокруг сервиса приёма и парсинга документов (OCR, извлечение), RAG-контура (индексация, поиск, цитирование), сервиса анализа договоров, LLM-оркестрации (облачные и локальные модели), сервиса прав доступа, аудита, хранилища документов и аналитики. Тяжёлые задачи — OCR, индексация, анализ — вынесены в фоновые процессы.
Web-интерфейс и админка работают через единый API. Провайдеры LLM и OCR подключаются под абстракцией, для конфиденциальности поддерживаются локальные модели и развёртывание в вашем контуре. Аналитика строится на реплике БД.
Документы, корпус, запросы, права, аудит; маршрутизация запросов web и админки.
Загрузка, OCR сканов, извлечение текста, таблиц и реквизитов, определение структуры.
Чанкинг, эмбеддинги, векторный индекс по корпусу, поиск и сборка контекста с цитатами.
Выделение клауз и рисков, сравнение версий, извлечение полей, генерация сводок по правилам.
Подключение облачных и локальных LLM под абстракцией, промпты, фолбэк, лимиты.
RBAC по папкам и документам, группы, учёт прав в поиске и ответах, интеграция с каталогом.
Журнал доступа и запросов, экспорт в SIEM, детект аномального доступа.
Хранение оригиналов и версий (S3-совместимое или в контуре), шифрование, доступ по правам.
Метрики использования, качества ответов, пробелов корпуса; отчёты.
Web-чат, поиск и просмотр документов и админ-панель под вашим брендом.
Поток данных
Документ загружается → OCR и парсинг → извлечение текста и реквизитов.
Текст разбивается на фрагменты → эмбеддинги → векторный индекс корпуса.
Запрос пользователя → поиск с учётом прав доступа → сборка контекста.
LLM формирует ответ с цитатами и ссылками на страницы → или анализ договора.
Запрос и результат фиксируются в аудите; аналитика собирает метрики.
Масштабирование
OCR, индексация и анализ идут в фоновых процессах, не блокируя запросы.
Провайдеры LLM и OCR балансируются под абстракцией с фолбэком.
Локальные модели позволяют работать в закрытом контуре без внешних вызовов.
Аналитика на реплике не влияет на оперативную работу.
Что ломается и как восстанавливаем
Плохой скан → пометка низкой уверенности, ручная проверка.
Нет ответа в корпусе → честное «не найдено» без выдумки.
Сбой провайдера LLM/OCR → фолбэк на резервного или локальную модель.
Запрос вне прав → документ не попадает в ответ, фиксация в аудите.
Безопасность
Развёртывание в вашем контуре и локальные модели для конфиденциальности.
Разграничение доступа по папкам и документам (RBAC) и учёт прав в ответах.
Шифрование хранения документов и журнал доступа с аудитом.
Ограничение ответов корпусом и цитирование для проверяемости.
Хранение персональных данных и коммерческой тайны с учётом 152-ФЗ.
Готовые коннекторы
Платформа подключается к провайдерам LLM и OCR, хранилищам и источникам документов, каталогу пользователей и системам аудита. Ключевые интеграции — под абстракцией и заменяемы.
Кейсы, которые мы регулярно разворачиваем
Разбор договоров и рисков за минуты
Юротделу нужно быстро анализировать входящие договоры, выделять риски и сравнивать редакции без ручного вычитывания.
Загружаем шаблоны и корпус договоров, настраиваем чек-листы рисков.
Подключаем анализ клауз, сравнение версий и извлечение полей.
Разворачиваем в контуре с локальной моделью для конфиденциальности.
- · Анализ клауз и рисков
- · Сравнение версий
- · Извлечение полей и сводки
- · Локальные модели и управление
- · Разбор договора за минуты
- · Подсветка рисков по правилам
- · Конфиденциальность в своём контуре
Ответы сотрудникам по регламентам и документам
Компании нужно, чтобы сотрудники получали ответы по регламентам, инструкциям и документам с ссылкой на источник.
Загружаем регламенты и документы в корпус.
Настраиваем вопросы по корпусу с цитатами и права доступа.
Подключаем SSO и аудит запросов.
- · Вопросы по корпусу (RAG)
- · Семантический поиск
- · Права доступа
- · Аудит и журналирование
- · Ответы со ссылкой на документ
- · Меньше вопросов к экспертам
- · Доступ по правам и аудит
Разбор документов заёмщиков и контрагентов
Финансовой службе нужно быстро извлекать данные и проверять документы заёмщиков и контрагентов.
Настраиваем шаблоны извлечения полей под типы документов.
Подключаем OCR для сканов и анализ рисков.
Выгружаем реквизиты и сводки в учётные системы.
- · OCR и парсинг
- · Извлечение полей и сводки
- · Анализ клауз и рисков
- · Экспорт / вебхуки
- · Реквизиты без ручного ввода
- · Быстрая проверка документов
- · Данные сразу в учёте
Вопросы по большому корпусу документов
Команде нужно быстро находить и обобщать информацию в большом архиве документов при проверке или сделке.
Массово загружаем и индексируем архив с OCR.
Настраиваем семантический поиск и вопросы по корпусу.
Даём подборки с цитатами и экспорт.
- · Загрузка и корпус
- · Индексация и переиндексация
- · Вопросы по корпусу (RAG)
- · Диалог по документам
- · Быстрый поиск в архиве
- · Ответы с цитатами
- · Сводки для проверки
Конфиденциальный ассистент на локальных моделях
Организация с чувствительными данными хочет ассистента, где документы не покидают внутренний контур.
Разворачиваем платформу в закрытом контуре.
Подключаем только локальные модели и локальный OCR.
Настраиваем строгие права, аудит и SIEM.
- · Локальные модели и управление
- · Права доступа
- · Аудит и журналирование
- · OCR и парсинг
- · Данные не уходят наружу
- · Строгий доступ и аудит
- · ИИ по документам без облака
Как проходит запуск
От развёртывания до ассистента, отвечающего по вашим документам, — за 2–4 недели.
- Неделя 1 — контур и корпусПлатформа под брендом с загруженным корпусом
- · Разворачиваем платформу в вашем контуре, брендируем
- · Подключаем LLM (облачную или локальную) и OCR
- · Загружаем и индексируем корпус документов
Готово, когда:- ✓ Документы загружены и проиндексированы
- ✓ Web и админка доступны
- Неделя 2 — вопросы и поискОтветы по корпусу с цитатами
- · Настраиваем вопросы по корпусу и цитирование
- · Настраиваем семантический поиск и фильтры
- · Проверяем точность на тестовых вопросах
Готово, когда:- ✓ Ответы приходят с цитатами и ссылками
- ✓ Поиск находит по смыслу
- Неделя 3 — анализ и доступРазбор договоров и права
- · Настраиваем анализ клауз, рисков и извлечение полей
- · Настраиваем права доступа и группы
- · Подключаем аудит и SSO
Готово, когда:- ✓ Анализ договоров работает
- ✓ Доступ и аудит настроены
- Неделя 4 — интеграции и запускИсточники, экспорт, пилот
- · Подключаем источники документов и экспорт
- · Настраиваем аналитику использования
- · Пилот с реальными документами
Готово, когда:- ✓ Источники пополняют корпус
- ✓ Аналитика собирает метрики
Как перенести данные из текущей системы
Собираем корпус из папок, дисков и почты с OCR.
Настраиваем права доступа и шаблоны извлечения.
Индексируем и подключаем вопросы и анализ.
| Источник | У нас | Заметка |
|---|---|---|
| Папки и диски | Корпус и структура | |
| Сканы и бумага | OCR и текст | |
| Права в файловой системе | RBAC по документам | Каталог пользователей |
Экспортируем корпус, метаданные и права.
Раскладываем на модель корпуса, индекса и прав платформы.
Переносим источники и сверяем качество ответов.
| Источник | У нас | Заметка |
|---|---|---|
| Корпус и метаданные | Документы и теги | |
| Индекс/эмбеддинги | Векторный индекс | Переиндексация |
| Права доступа | RBAC по документам |
Когда наш продукт — не лучший выбор (и когда лучший)
ChatPDF / AskYourPDF / PDF.ai
competitorЗападные сервисы «чат с PDF» для вопросов по загруженным документам.
- + Мгновенный старт с одним документом
- + Простой интерфейс вопросов
- + Дёшево для личных задач
- − Это SaaS без исходников, документы уходят в чужое облако
- − Нет прав доступа, аудита и корпоративного корпуса
- − Не подходят для коммерческой тайны и ПДн
Наш вердикт:Отлично для пары PDF в личных задачах, но это чужой облачный сервис без исходников, прав доступа и конфиденциальности. Мы даём платформу с корпусом, правами, аудитом и локальными моделями в вашем контуре — с исходниками и белым лейблом. Для бизнеса и чувствительных документов наш вариант.
Альтернатива выигрывает, когда: Если нужно быстро спросить пару PDF без конфиденциальности и корпоративного доступа.
Humata / ChatDOC / Docalysis
competitorСервисы вопросов по документам с цитатами и работой над корпусом.
- + Ответы с цитатами
- + Работа с несколькими документами
- + Удобный интерфейс
- − SaaS без исходников и белого лейбла
- − Данные в чужом облаке, ограниченный контроль доступа
- − Нет локальных моделей и своего контура
Наш вердикт:Хорошие сервисы вопросов по документам, но это чужие облака без исходников, локальных моделей и полного контроля доступа. Мы даём платформу с RAG, анализом, правами и аудитом в вашем контуре — с исходниками и белым лейблом. Для владения продуктом и приватности наш вариант.
Альтернатива выигрывает, когда: Если устраивает облачный сервис вопросов по документам без своего контура.
Harvey / Robin AI / LawGeex
competitorЗападные корпоративные AI-платформы для юристов и анализа договоров.
- + Глубокий юридический анализ
- + Заточены под договорную работу
- + Корпоративные функции
- − Дорогие enterprise-сервисы без исходников
- − Западный рынок, слабая адаптация под РФ и русский язык
- − Нет владения кодом и белого лейбла для перепродажи
Наш вердикт:Сильные юридические AI-платформы, но это дорогие западные сервисы без исходников и RU-адаптации. Мы даём платформу с анализом договоров, RAG и локальными моделями — с исходниками, белым лейблом и работой в вашем контуре. Для РФ и владения продуктом наш вариант.
Альтернатива выигрывает, когда: Если вы крупная западная юрфирма, которой подходит их enterprise-сервис.
Hebbia / Glean
competitorЗападные платформы корпоративного поиска и анализа по документам и данным.
- + Мощный корпоративный поиск
- + Работа с большими объёмами
- + Интеграции с источниками
- − Дорогие SaaS без исходников и белого лейбла
- − Западный рынок, данные вне вашего контура по умолчанию
- − Избыточны и негибки для узкой задачи по документам
Наш вердикт:Мощные платформы корпоративного поиска, но дорогие и облачные, без исходников и владения. Мы даём платформу по документам с RAG, анализом, правами и локальными моделями — с исходниками и в вашем контуре. Для документной задачи с приватностью наш вариант.
Альтернатива выигрывает, когда: Если нужен широкий корпоративный поиск по всем данным как enterprise-сервис.
Doczilla / Embedika
competitorРоссийские решения для автоматизации работы с договорами и документами.
- + Российские платформы и поддержка
- + Опыт в договорной автоматизации
- + Адаптация под РФ
- − Это продукты/сервисы без передачи исходников и белого лейбла
- − Ограниченная кастомизация под вашу модель
- − Вы клиент платформы, а не владелец продукта
Наш вердикт:Зрелые российские решения для документов, но это продукты без исходников и белого лейбла: вы клиент, а не владелец. Мы даём платформу с RAG, анализом, правами, аудитом и локальными моделями — с исходниками и в вашем контуре. Для владения кодом и данными наш вариант.
Альтернатива выигрывает, когда: Если достаточно готового российского продукта без владения кодом и перепродажи.
Собственная разработка с нуля
build-from-scratchНанять команду и построить ассистента по документам с нуля.
- + Полный контроль над продуктом
- + Только ваши типы документов и логика
- + Код изначально ваш
- − 3–6 месяцев и $50k–$130k до запуска
- − OCR, RAG, анализ, права, аудит — всё самим
- − Высокий риск застрять на точности и цитировании
Наш вердикт:Оправдано, только если продукт радикально уникален. Иначе вы месяцы пишете то, что у нас готово, и увязаете в RAG и OCR. С нашими исходниками вы получаете тот же контроль и приватность, но стартуете через недели.
Альтернатива выигрывает, когда: Когда задача настолько специфична, что не ложится ни на одно решение.
За что вы платите — и за что не платите
Покупка — что внутри
Покупка исходников — разово от $4 900. Полный код (web, backend, приём и OCR, RAG, анализ договоров, права доступа, аудит, поддержка локальных моделей, админка), развёртывание в вашем контуре, владение кодом и данными без отчислений нам.
Подходит, когда важна конфиденциальность (коммерческая тайна, ПДн) и нужен полный контроль над корпусом, моделями и доступом, либо вы строите продукт для перепродажи под своим брендом.
Аренда — что внутри
Аренда SaaS — от $240/мес. Мы обслуживаем платформу, вы получаете брендированного ассистента без разовых вложений. Подходит для быстрого старта и проверки задачи; для строгой конфиденциальности рекомендуется покупка и свой контур.
В аренду входит обслуживание, обновления и поддержка. Модель (в т.ч. локальная), корпус, OCR-тарифы и инфраструктура — на вашей стороне.
TCO за первый год
Лицензия/исходники (разово) или аренда 12 мес Покупка или аренда | от $4 900 или от $2 880/год |
Развёртывание и настройка 2–4 недели | включено в проект |
LLM (облако или локальные ресурсы) Токены или сервер под модель | по объёму или GPU |
OCR Провайдер или локальный OCR | по объёму документов |
Хранилище и индекс S3/контур, векторный индекс | по объёму корпуса |
Поддержка и доработки Опционально | по договорённости |
Что вы НЕ платите дополнительно
- Месяцы разработки RAG и цитированияOCR, индексация, поиск и ответы с цитатами и ссылками на страницы уже написаны — вы не платите за месяцы работы над тем, чтобы ответам можно было доверять и проверять их по источнику.
- Приватность и доступЛокальные модели, развёртывание в контуре, права доступа по документам и аудит готовы — не строите с нуля защиту коммерческой тайны и ПДн и не рискуете утечкой через чужое облако.
- Анализ договоровВыделение клауз и рисков, сравнение версий и извлечение полей встроены — не пишете с нуля разбор договоров, экономящий часы работы юристов.
Честный список ограничений
Лучше сказать сейчас, чем выяснить через месяц после оплаты. Если ваш кейс упирается во что-то из списка ниже — напишите, предложим обходной путь или честно скажем «не наш».
- Мы не даём юридических консультаций и не заменяем юристаАссистент — инструмент ускорения работы с документами, а не источник правовых решений. Выделение клауз и рисков помогает специалисту, но итоговые правовые выводы и решения принимает юрист. Мы не оказываем юридические услуги.
- Мы не гарантируем безошибочность анализа и ответовLLM вероятностны и могут ошибаться. Мы снижаем это через RAG, цитаты, ограничение корпусом и правила анализа, но не гарантируем стопроцентную точность. Ответы и анализ следует проверять по источнику.
- Мы не поставляем собственную LLMМы даём платформу и оркестрацию, но не свою модель. Вы подключаете облачную или локальную LLM; токены или ресурсы под локальную модель — на вашей стороне. Локальные модели рекомендуются для конфиденциальных данных.
- Мы не наполняем корпус за васКачество ответов зависит от ваших документов. Мы даём приём, OCR, индексацию и управление, но наполнение и актуальность корпуса — на вашей стороне. Неполный корпус — неполные ответы.
- Мы не отвечаем за решения на основе ответовОтветственность за решения (правовые, финансовые, кадровые), принятые с использованием ответов ассистента, несёт оператор и его специалисты. Мы даём инструмент и проверяемость, но не гарантируем последствия решений.
Термины, чтобы говорить с нами на одном языке
- AI-ассистент по документам
- ИИ, отвечающий и анализирующий по вашим документам.
- Корпус
- Совокупность документов, по которым работает ассистент.
- RAG
- Генерация ответа с опорой на поиск по документам.
- OCR
- Распознавание текста со сканов и фото.
- Эмбеддинг
- Числовое представление текста для поиска по смыслу.
- Векторный индекс
- Хранилище эмбеддингов для поиска по корпусу.
- Чанкинг
- Разбиение документов на фрагменты для индексации.
- Цитирование
- Ссылка на страницу и документ-источник ответа.
- Семантический поиск
- Поиск по смыслу, а не только по словам.
- Клауза
- Пункт или условие договора.
- Красный флаг
- Рисковое условие, требующее внимания.
- Сравнение версий
- Выявление смысловых отличий редакций документа.
- Извлечение полей
- Автоматический сбор реквизитов и данных из документа.
- Сводка
- Краткое изложение содержания документа.
- Локальная модель
- LLM, работающая в вашем контуре без внешних вызовов.
- Контур
- Изолированная инфраструктура заказчика.
- RBAC
- Разграничение доступа по ролям.
- Аудит
- Журнал доступа и запросов к документам.
- SIEM
- Система мониторинга событий безопасности.
- Галлюцинация
- Выдуманный, не подтверждённый источником ответ.
- Коммерческая тайна
- Конфиденциальная деловая информация.
- 152-ФЗ
- Закон о персональных данных в документах.
- White-label
- Поставка платформы под брендом заказчика без упоминания вендора.
Кому подходит «AI-ассистент по документам» — и как его обычно разворачивают.
Разбор договоров и рисков за минуты
Юротделу нужно быстро анализировать входящие договоры, выделять риски и сравнивать редакции без ручного вычитывания.
Ответы сотрудникам по регламентам и документам
Компании нужно, чтобы сотрудники получали ответы по регламентам, инструкциям и документам с ссылкой на источник.
Разбор документов заёмщиков и контрагентов
Финансовой службе нужно быстро извлекать данные и проверять документы заёмщиков и контрагентов.
Вопросы по большому корпусу документов
Команде нужно быстро находить и обобщать информацию в большом архиве документов при проверке или сделке.
Конфиденциальный ассистент на локальных моделях
Организация с чувствительными данными хочет ассистента, где документы не покидают внутренний контур.
Готовые сценарии — не надо собирать из частей.
- Веб-кабинет клиента + админка оператора
- Полнофункциональная админ-панель оператора
- LLM-агенты на Claude / OpenAI
- RAG + vector store + tool-use
- Брендирование (логотип, цвета, шрифты, домен) — без правок исходников
- Локализация под русский + английский, легко добавить другие
Что спрашивают операторы перед запуском «AI-ассистент по документам»
Если нужного типа документа, анализа или интеграции нет — доработаете?
Чем вы лучше ChatPDF, AskYourPDF и PDF.ai?
Чем вы отличаетесь от Humata, ChatDOC и Docalysis?
Чем вы отличаетесь от Harvey, Robin AI и LawGeex?
А чем вы отличаетесь от Hebbia и Glean?
Чем вы отличаетесь от Doczilla и Embedika?
Данные не уйдут в чужое облако?
Как обеспечивается точность и проверяемость ответов?
Работает ли с отсканированными документами?
Какой анализ договоров есть?
Как работают права доступа?
Ведётся ли аудит запросов?
Какие модели можно подключить?
Какие платформы входят в продукт?
Кому принадлежат код и данные?
Заменит ли ассистент юриста или аналитика?
Подходит ли для нескольких команд или перепродажи?
Можно ли перенести существующий корпус или ассистента?
Сколько времени до запуска?
Как считается стоимость владения в первый год?
Кто отвечает за решения на основе ответов?
Что вы точно не берёте на себя?
Что я получаю при покупке: исходники или только бинарник?
Где физически работает мой деплой при аренде?
Сколько времени от заказа до боевого URL?
Можно подключить собственный домен и сертификат?
Как работают обновления продукта?
Что если мне нужны кастомные доработки?
Похожие в нише «AI / Автоматизация»
Конструктор AI-ботов: RAG, инструменты, аналитика, интеграции в каналы.
Витрина генерации изображений: подписка, кредиты, реф-программа, биллинг.
Голосовой агент: входящие/исходящие, CRM-связки, скрипты, отчёты звонков.
Готовы запустить «AI-ассистент по документам» под своим брендом?
Аренда: 5 минут от заказа до боевого URL. Покупка: 1–5 рабочих дней.