// 01 · Направление «Корпоративные знания»

База знаний с ИИ
ответы за секунды, а не часы

Корпоративная память с ИИ-ассистентом: Octa.Knowledge не ищет похожие абзацы — он помнит. Знает, какая редакция регламента действует сегодня, кто что решал и почему, отвечает со ссылками на источники и никогда не покажет то, что сотруднику видеть не положено. А ещё находит экспертов, готовит дайджесты и держит глоссарий в актуальном состоянии.

100% в вашем контуре
Запуск за 4 недели
Замер метрик «до» и «после»
Без доступа в интернет
30%
рабочего дня сотрудники тратят на поиск информации внутри компании
McKinsey Global Institute / IDC
30%
экономии времени даёт даже классический RAG-ассистент Lilli: 50 000+ часов в месяц, 72% сотрудников пользуются. Поисковая память идёт дальше
McKinsey, 2025
72×
ускорение поиска по нормативной базе: 18 минут → 15 секунд на типовой запрос
Московская биржа · Sostav, 2025
1200 ч/год
экономии в компании на 500 сотрудников за счёт ИИ-ассистента базы знаний
IT Integration, 2026
листайте вниз ↓
// 02 · Кейсы направления

Что Octa.Knowledge забирает
у вашей команды

5 прикладных сценариев из наших наработок. Каждый встраивается в ваш действующий процесс и подключается к вашей внутренней инфраструктуре — конкретные цифры эффекта фиксируем на ваших данных.

Корпоративная память с ИИ-ассистентом

Боль: Сотрудники тратят часы на поиск по архивам; знания разрозненны. Невозможно быстро найти нужный документ. Поиска по ключевым словам не хватает

Решение: Чат-ассистент отвечает на вопросы со ссылками на источники из корпоративной базы знаний.

Ответ за секунды вместо часов; доступ 24/7.
  • Вопросы на естественном языке по базе документов
  • Ответ с обязательным цитированием источников
  • Агрегация информации из нескольких документов
  • «Отказ от ответа» при отсутствии данных
  • Уточняющие вопросы и поддержка контекста диалога
  • Действующая редакция документа — с датой актуальности

ИИ-помощник по регламентам

Боль: Сотрудники не знают актуальных политик и регламентов — отсюда ошибки и нарушения.

Решение: Вопросно-ответный доступ к внутренним стандартам, политикам и инструкциям.

Меньше ошибок из-за незнания норм; быстрый онбординг. · ориентир рынка: −30% времени на поиск и анализ
  • Поиск ответа по регламентам и политикам
  • Разъяснение применимости нормы к ситуации
  • Ссылки на конкретные пункты документов
  • Уведомление об изменениях регламентов
  • Контроль согласованности версий

ИИ-поиск экспертов

Боль: Сложно найти, кто в организации разбирается в нужной теме.

Решение: Карта компетенций: кто над чем работал — по публикациям, проектам и документам.

Доступ к неявным знаниям; быстрее найти нужного человека. · ориентир рынка: −30% времени на поиск и анализ
  • Поиск экспертов по теме и компетенции
  • Анализ участия в проектах и публикаций
  • Рекомендация консультанта по запросу
  • Поиск по связям между людьми и документами
  • Карта компетенций подразделений

ИИ-реферирование и дайджесты

Боль: Объёмы документов и новостей слишком велики, чтобы читать всё.

Решение: Авто-суммаризация длинных документов, отчётов и потоков в краткие дайджесты.

Читать суть, а не сотни страниц; экономия времени руководителей. · ориентир рынка: −30% времени на поиск и анализ
  • Краткое резюме длинного документа или отчёта
  • Тематические дайджесты по потоку новостей
  • Аннотирование поступающих материалов
  • Суммаризация по заданному фокусу/вопросу
  • Настройка стиля и длины резюме

ИИ-глоссарий и навигатор знаний

Боль: Подразделения говорят на разном языке; термины трактуются по-разному.

Решение: Единый реестр терминов и понятий предметной области на базе онтологии.

Единый язык; меньше разночтений; ускорение адаптации. · ориентир рынка: −30% времени на поиск и анализ
  • Авто-выделение определений терминов из документов
  • Реестр терминов с синонимами и контекстами
  • Контроль согласованности терминологии
  • Навигация по связям понятий
  • Обогащение поиска синонимами
// 03 · Как это выглядит в работе

Живой журнал операций

Так выглядит утро команды после внедрения: агенты исполняют, человек утверждает, каждая строка раскрывается в цепочку ссылок до первоисточника.

Octa.Knowledge Console — журнал операций · ваш контур
Операций за неделю
0
Часов рутины возвращено
0
Среднее время операции
—
⏳ Ждёт вашего решения: операция с отклонением от нормы — детали и основания в журнале
УтвердитьОтклонить

Критические шаги — только после подтверждения человеком. Каждая строка журнала раскрывается в цепочку ссылок до первоисточника.

// 04 · Платформа

Работает на ядре Octa.Box

Направление разворачивается на единой платформе: ядро, модели и поисковая память в вашем контуре, роли и доступы, журнал аудита и цепочка ссылок — а прикладные агенты направления подключаются к вашим системам. Процессы и системы остаются вашими: агенты встраиваются в них, а сотрудники ставят им задачи в привычном канале — почте, мессенджере или чате Octa.

01

Ядро в контуре

Коробка Octa.Box или ваши серверы, вплоть до контура без интернета. Модели, память и данные не покидают периметр, вход — через вашу систему учётных записей. 152-ФЗ.

02

Человек утверждает

Approval-гейты на критических шагах: отправка контрагенту, оплата, изменение мастер-данных — только после живого согласования.

03

Журнал аудита

Агенты действуют только от имени сотрудников, без служебных учёток. Каждое действие записано: кто разрешил, когда, что и на каком основании — вплоть до строки первичного документа.

04

Поисковая память

Не RAG, а память: гибридный поиск по смыслу и точным формулировкам, граф знаний с датами актуальности фактов и опыт прошлых задач. Права доступа применяются до поиска.

05

Интеграции — в чате, без кода

Ваши системы администратор подключает в чате Octa: описывает систему, агент сам настраивает подключение и проверяет его, администратор подтверждает. Без программистов, коннекторов и low-code-конструкторов. Уже работаем с:

Confluence, SharePoint
Корпоративные порталы и вики
Мессенджеры
Файловые архивы
// 05 · Внедрение

До двух месяцев от старта
до замеренного результата

Внедрение идёт мягко: сначала система наблюдает и учится на позитивном опыте вашей команды, ничего не ломая.

Неделя 1

Оценка

Изучаем процесс и системы, фиксируем метрики «до».

  • Аудит процесса
  • Карта систем и доступов
  • Метрики «до»
Недели 2–3

Установка в контуре

Разворачиваем ядро на вашей инфраструктуре под контролем службы безопасности.

  • Развёртывание on-prem
  • Роли и доступы
  • Проверка СБ
Неделя 4

Подключение систем

Подключаем системы направления в чате Octa — без кода — и запускаем тестовый прогон.

  • Интеграции
  • Тестовый прогон
  • Калибровка агентов
Недели 5–8

Запуск с замером

Система закрывает реальные задачи. Сравниваем «до» и «после».

  • Реальные задачи с замером
  • Отчёт по эффекту
  • План масштабирования
// Вопросы и ответы

Вопросы о корпоративной базе знаний с ИИ

Чем это лучше RAG?

RAG находит похожий абзац. Octa находит действующий факт — со ссылкой на источник, датой актуальности и проверкой прав. Под капотом — поисковая память: гибридный поиск по смыслу и точным формулировкам, граф знаний, который помнит, когда факт был верен, и права доступа, применённые до поиска, а не после.

Чем база знаний с ИИ-ассистентом отличается от обычного поиска по документам?

Обычный поиск возвращает список файлов. ИИ-ассистент для сотрудников отвечает на вопрос обычными словами, собирает ответ из нескольких документов и обязательно ссылается на источники — пункт регламента или страницу архива.

Что если ответа в документах нет?

Ассистент так и скажет: «отказ от ответа» при отсутствии данных — встроенное правило. Он не придумывает ответ, а при необходимости задаёт уточняющий вопрос.

Подходит ли Octa.Knowledge как система управления знаниями в организации?

Да: кроме поиска по внутренним документам он готовит дайджесты и рефераты, ведёт глоссарий терминов и строит карту компетенций — кто над чем работал и к кому обратиться за консультацией.

Где хранятся документы и кто видит ответы?

Всё работает внутри вашего контура, а роли и доступы настраиваются по вашим правилам и под контролем службы безопасности. Для договоров и правовых вопросов — анализ договоров с помощью ИИ.

// 06 · Начать

Обсудим запуск Octa.Knowledge?

Запуск — 4 недели, в вашем контуре, с замером метрик «до» и «после». Позвоните нам — разберём ваш кейс и рассчитаем экономику под вашу команду.

Позвонить