Проблема
IT-інтегратор з 120 співробітниками стикався з проблемою: нові менеджери витрачали 2–3 місяці, щоб розібратися в специфіці продуктів. Старші колеги відповідали на одні й ті ж запитання щодня.
Знання існували — в документах, email-тредах, старих пропозиціях. Але знайти потрібну інформацію займало більше часу, ніж запитати людину.
Рішення: RAG на вашій інфраструктурі
1. Індексація документів
n8n-воркфлоу обробив корпусну бібліотеку:
- 340 СОПів та технічних специфікацій
- 2,100 минулих пропозицій та контрактів
- Бази знань підтримки (2 роки тікетів)
Кожен документ розбито на чанки по 512 токенів, векторизовано через OpenAI Embeddings і збережено в PostgreSQL + pgvector.
2. Retrieval Pipeline
При запиті від співробітника або клієнта:
- Запит векторизується
- pgvector знаходить топ-5 найбільш релевантних фрагментів (cosine similarity)
- Фрагменти + запит передаються в Claude AI
- Claude генерує відповідь з посиланнями на джерела
3. Пам'ять розмови
n8n зберігає контекст кожного діалогу в PostgreSQL. AI знає, що обговорювалося раніше в тій самій розмові.
Технічний стек
Результати
Що це дає на практиці
Менеджер питає: "Які умови гарантії були в контракті з ТОВ 'Альфа-Системи' 2024 року?"
AI знаходить потрібний контракт за секунди, виводить точну цитату і додає: "Зверніть увагу — в аналогічному контракті з 'Бета-Груп' умови відрізнялись у пункті 8.3."
Це знання, яке раніше було тільки у голові старшого юриста.
Додаткові матеріали
Пропустіть хаотичний пошук рішень. Ми вже знаємо, що працює.
Дайте відповідь на 5 запитань про ваш процес — ми визначимо, що автоматизувати, і надішлемо конкретний план. Без дзвінка, будь-якою мовою.
Отримати аналіз мого воркфлоу →