Инфраструктура
Система в вашем контуре
Установка on-premise. Данные остаются внутри периметра компании.
Продукт компании Смартап NEVOD.ai
Ответственный AI-поиск
Корпоративная память вашего бизнеса
Ответственный AI-поиск, которому можно доверять — каждый ответ проходит проверку, прежде чем попасть к вам.
Платформа, которая объединяет мессенджеры, почту, документы и комментарии в единое поисковое пространство с контролем качества каждого ответа.
NEVOD · поиск знаний
Кто отвечает за SLA по интеграциям? ⌘K
Telegram 12
Почта 8
Документы 5
Комментарии 3
Проверенный ответ
97 / 100
SLA по интеграциям курирует команда Platform —Мария Иванова (lead) и Артём Соколов (backup). Срок реакции — 4 часа, эскалация через #platform-oncall.
Источники · 28 все →
✉ Re: SLA по интеграциям — Мария, Артём 2 ч
✦ @platform-oncall · новые SLA на Q4 1 д
📄 Wiki · Внутренние процессы Platform 3 д
Каждый ответ — с источником
4 канала → 1 ответ
NEVOD Корпоративным клиентам
B2B · ENTERPRISE Комплаенс
Соответствие 152-ФЗ
Архитектура и процессы обработки под требования закона о персональных данных.
Кастомизация
Под ваши регламенты
Дорабатываем интерфейс, роли и сценарии под внутренние политики и процессы.
Мы все живём в информационном хаосе. Традиционные системы ищут только по файлам. AI-ассистенты игнорируют контекст обсуждений. А время уходит на сборку пазла.
NEVOD.ai создаёт единую корпоративную память. Данные перестают быть «складом» и становятся умным контекстом бизнес-процессов.
Чтобы найти ответ по задаче, мне нужно открыть 5 чатов, почту, CRM, посмотреть комментарии в Jira, а потом ещё догадаться, актуальна ли эта информация
принцип работы
Экономия ресурсов через повышение эффективности работы
Мы убираем всё, что не двигает результат: лишние согласования,
повторный ввод, ручной контроль промежуточных шагов.
Что теряют компании без корпоративной памяти
Риск сейчас
Решение Nevod
Сотрудники тратят часы на поиск нужной информации по проектам
−0% рабочего времени сотрудников уходит на поиск — мы экономим эти часы
При увольнении эксперта из команды уходит весь накопленный контекст и опыт
Система сохраняет контекст всех обсуждений, решений и причин — экспертиза остаётся в компании
ИИ-решения жёстко привязывают компанию к одному вендору — OpenAI или Sber
Свобода выбора модели: DeepSeek, GigaChat, YandexGPT, Llama‑3, Qwen и другие — под одной оболочкой
Страх, что AI-ассистент покажет конфиденциальные данные коллегам или подрядчикам
Доступ строго по внутренним политика доступа, даже внутри общих чатов и обсуждений
Архитектура,
готовая к production-нагрузкам
Платформа спроектирована для бесшовного масштабирования, отказоустойчивой работы и экономичного использования ML-моделей.
Масштабирование
Контейнерная архитектура и облачная инфраструктура для роста под любую нагрузку.
- Docker‑контейнеры и orchestration через Kubernetes
- Горизонтальное масштабирование нод под нагрузкой
- Cloud‑native: готовность к развёртыванию в Yandex Cloud
Отказоустойчивость
Гарантия сохранности данных и непрерывности сервиса даже при сбоях отдельных узлов.
- Persisted‑очереди: данные состояния не теряются между перезапусками
- Кластерное хранилище с репликацией и автовосстановлением
- Технический мониторинг качества сервиса 24/7 и алерты по SLA
Оптимизация под экономные ML‑модели
Расчёт возможностей в рамках бюджета на использование ML без потери качества поиска.
- Методология Map Reduce для параллельной обработки данных
- 2–3 цикла экономной модели, что дает снижение стоимости инференса
- Сохранение качества поиска за счет интеллектуального перераспределения нагрузки
Push‑коннектор
Гибкие режимы интеграции: получение данных по инициативе источника или по запросу системы.
- Push‑режим: данные поступают в платформу сразу после изменения в источнике
- Безопасное подключение к локальным машинам в защищённом контуре
- Обход блокировок
Ключевые метрики
Удовлетворённость пользователей CSAT Пустые выдачи Zero-result rate
Мы измеряем успех по тому, что действительно важно для вашего бизнеса
Довольны ли пользователи, находят ли они ответы и как быстро вы сможете запустить решение.
0%
довольных
Релевантные ответы с первого раза
По данным опросов после внедрения, пользователи ставят поиску высшую оценку и продолжают им пользоваться.
Какие метрики
будут доступны
Четыре независимых слоя аналитики — источники сигнала, места утечек персональных данных, голос пользователей и их активность. Каждый слой показывает, где система работает, а где бизнес-процессы требуют вмешательства.
Источники сигнала
01 Статистика по каждому источнику
Откуда находят информацию — сортировка по объёму и типу сигнала.
Утечки данных бизнеса
02 Где лежат данные
Подсвечиваем дыры в бизнес-процессах — какой тип данных утекает и откуда.
CRM / клиентская база
email, телефон, история заказов
критично email, телефон, история заказов
Внутренние документы
сканы паспортов, договоры
312 сканы паспортов, договоры
Бухгалтерия 1С
ИНН, СНИЛС сотрудников
148 ИНН, СНИЛС сотрудников
Git-репозитории
API-ключи, .env-файлы
94 API-ключи, .env-файлы
Дыра в процессе: CRM отдаёт данные во внешний сервис аналитики без маскирования — 4 312 записей уже в открытом доступе.
Обратная связь
03 Фидбэк пользователей
Процент негативного фидбэка на количество запросов и тренд за 14 дней.
8.4%
↓ −2.1 п.п. за 14 дней
1 апр 7 апр 14 апр
Активность
04 Активность пользователей
Карта вовлечения по часам суток, динамика DAU и retention когорты.
2 184↑ 12% DAU · активных за сутки
11.7 мин средняя сессия
73% retention 7-дневный
8.6/10 NPS пользователей
План работ
Шесть этапов — от дискавери до запуска
01
Исследование
Дискавери
Неделя 1Глубокие интервью с командами, карта процессов, аудит источников и узких мест. На выходе — согласованный backlog с KPI.
Артефакт Backlog & KPI
02
Исследование
Подключение источников
Недели 2–3Разворачиваем Data HUB: коннекторы к мессенджерам, почте, Jira, 1С и облачным дискам. Строим единую онтологию данных.
Telegram Почта Jira 1С Диски
03
Платформа
RAG-фабрика
Недели 3–4Подбираем LLM, настраиваем retrieval-пайплайн: чанкование, эмбеддинги, реранкер, маршрутизатор запросов.
Локальная Frontier
04
Качество
Контроль качества
Недели 4–6Собираем golden-set из реальных запросов сотрудников, настраиваем авто-оценку и эскалацию к операторам.
- Точность 94%
- Покрытие 78%
- Эскалация 12%
05
Качество
Пилотная группа
Недели 6–8Запускаем ассистента для 20–50 сотрудников. Собираем метрики, оценки, замечания, быстро итерируем по 2–3 релиза в неделю.
Пользователи 20–50
Релизов / нед. 2–3
06
Запуск
Полный запуск
Неделя 9+Масштабируем на все подразделения. SLA, мониторинг, регулярные релизы RAG-фабрики с обновлениями данных и моделей.
Готовая инфраструктура На сотни пользователей
Готовые сценарии
Пять сценариев
для быстрого старта
-
Проверка контрактов
и юридических документовAI вычитывает договоры, отмечает риски и несоответствия типовым условиям, формирует короткое резюме ключевых пунктов за минуты.
-
Бухгалтерский
и налоговый учётAI сверяет платежи с первичкой, проверяет корректность проводок и заранее подсвечивает расхождения до сдачи отчётности.
-
Онбординг
новых сотрудниковВстроенный AI-ассистент отвечает новичкам на вопросы по политикам, процессам и регламентам компании — в режиме диалога, на естественном языке.
-
Техподдержка
клиентовИнструмент закрывает типовые обращения сам, опираясь на базу знаний и историю диалогов, и передаёт оператору только сложные кейсы.
-
Сбор аналитики
по проектамAI собирает сводки по перепискам, встречам и задачам, выделяет ключевые договорённости, риски и точки, где решение зависло.
Нам доверяют команды по всему миру
От некоммерческих платформ до глобальных корпораций