Індексуємо документи (RAG на BGE-M3), підключаємо права доступу та контекст команд. Замість загальних фраз отримуєте відповіді, засновані на фактах з ваших матеріалів — з посиланням на джерело. Це основа для агентів та внутрішнього пошуку.
cashcrown // ai.agents
Company GPT
асистент на основі знань вашої компанії, on-prem.
// 01
Проблема
Вам потрібно «Company GPT», але впровадження власними силами загрузає в інтеграціях, підтримці та браку часу — а результат часто крихкий і складний у масштабуванні.
// 02
Що ми будуємо
// 03
Процес
- Карта процесу
Розкладаємо реальний потік на кроки, дані та точки рішень.
- Агент + інструменти
Визначаємо обсяг, інструменти та запобіжники; підключаємо router LLM.
- Цикл із доказом
План → виконання → верифікація (лог/тест), з відкатом.
- Впровадження та нагляд
Спостережуваність, сповіщення, поступове розширення автономії.
// 04
Stack
AI gateway / routerLangGraphMCPn8nFastAPIkolejki zadań
// 05
Пов'язане
// 06
FAQ
Скільки коштує ця послуга і коли вона окупається?#
Працюємо в діапазонах залежно від обсягу — починаємо з пілота з фіксованою, низькою вартістю, щоб ви побачили цінність до більшої інвестиції. Коли послуга повертає від десятка до кількох десятків годин роботи на місяць, вона зазвичай окупається за 2–4 місяці. Конкретну віддачу порахуєте в калькуляторі ROI; фіксованих цін наперед не називаємо, бо вони залежать від реального обсягу.
Чи інтегрується з нашими системами і чи відповідає GDPR?#
Так. Під'єднуємося до ваших систем (CRM, пошта, бази даних, n8n) через контрольовані, дозволені інструменти, а незворотні дії потребують підтвердження (human-gate). PII маскуємо перед виходом у хмару, а чутливі шляхи обробляємо локально — відповідність GDPR та AI Act проєктуємо від початку.
З чого починаємо?#
З аудиту та пілота одного вузького обсягу з вимірюваним результатом. Показуємо працюючу послугу, перш ніж попросити про довіру — а потім поступово розширюємо обсяг. Більше про підхід: як обрати перший процес.