Jay Knowledge Hub
Агентский RAG по любым типам данных
Подключайте любые источники, обрабатывайте данные разных форматов
и запускайте RAG-пайплайн за считанные минуты
Об особенностях метода
RAG как сервис
Подключайте любые источники, обрабатывайте мультимодальные данные и запускайте
RAG-пайплайн за считанные минуты.
Multi LLM
Поддерживаем популярные модели от OpenAI, DeepSeek, Сбер, Yandex, Т-Банк, а также open-source решения, такие как Llama-3 и Qwen.
Гибкая архитектура RAG-пайплайнов
Мультиагентная обработка запросов, реранкинг и гибридный поиск — всё работает из коробки. Создавайте кастомный RAG без лишнего кода.
Аналитика качества
Оценивайте релевантность и точность ответов с помощью встроенной системы метрик. Тестируйте пайплайн на синтетических и кастомных датасетах до запуска в прод.
Вывод в каналы коммуникации
Интегрируйте базу знаний в Telegram, WhatsApp, веб-чаты и другие каналы. Платформа работает как единый backend для всех точек взаимодействия, без дублирования логики и данных.
Готовое к использованию API
Jay Knowledge Hub предоставляет API для генерации ответов и ретривинга документов и для интеграции вопросно-ответной системы в ваши решения.
Как работает
Jay Knowledge Hub
Загрузка данных
Индексация
Ретривинг: поиск и извлечение
Генерация ответов
Khub подключается к вашим источникам знаний за пару кликов: загружайте файлы через API или через готовые интеграции c Google Drive, Confluence и другими системами. Синхронизация работает автоматически — можно не беспокоиться об актуальности данных. Поддерживаются тексты, PDF, таблицы, изображения и даже аудио.
Следующий этап подготовка данных к поиску. Jay Khub разбивает тексты на чанки, при помощи эмбеддинг моделей превращает данные в векторное представление и помещает их в высокопроизводительную векторную БД. Индексы формируются по смыслу, ключевым словам и по кратким описаниям.
Khub возвращает релевантные чанки по вашему запросу через Retrieval API. Под капотом — переранжирование, генерация кратких аннотаций, фильтрация по сегментам и гибридные стратегии поиска (векторы + ключевые слова). Также можно настраивать параметры поиска и выбирать LLM в зависимости от цели проекта.
Платофрма интегрируется с различными LLM — от российских (GigaChat, YandexGPT) до зарубежных моделей (OpenAI, Deepseek, Qwen) — и позволяет формировать ответы с учетом истории диалога, пользовательского запроса и заданного tone of voice. Поддерживается имплементация решения в каналы: Telegram, WhatsApp, веб-интерфейсы и внутренние системы.
Пользовательские данные под защитой
По запросу поможем безопасно развернуть базу знаний в контуре компании или в приватном облаке
Планируете работать с облачными LLM?
Подключите модуль контроля и безопасности данных — Jay Guard
Jay Guard обеспечит контроль всех запросов к LLM. При обнаружении чувствительных данных модуль автоматически маскирует их или блокирует запрос.
Обнаружение осуществляется на основе правил и моделей распознания сущностей ML NER.
Почему нам доверяют разработчики и команды?
Создаем продвинутый RAG-пайплайн — чтобы вы могли сосредоточиться на логике, а не инфраструктуре
Дата-агенты
Обрабатывают структурированные
данные (XLS, SQL, и другие форматы),
обеспечивая точную индексацию
и улучшенный семантический поиск.
Реранкинг
Перераспределяет результаты поиска
на основе контекста. Реранкинг улучшает
точность выдачи и актуальность ответов.
Гибридный поиск
Совмещает семантический поиск с поиском по ключевым словам для повышения точности и полноты результатов.
Сегменты
Управляйте доступом и структурой знаний
— распределяйте документы
по сегментам для быстрого и безопасного
поиска. Особенно удобно для SaaS
с множеством пользователей.
Словари терминов
Указывайте список специфических
терминов используемых в ваших задачах
с их расшифровкой чтобы LLM лучше
понимала контекст вопросов.
Предобработка документов и чанкинг
Knowledge Hub использует продвинутую
предобработку и умный чанкинг:
извлекает структуру документа
и обогащает каждый чанк метаданными,
в том числе с помощью LLM.
Статьи и кейсы
RAG, который решает задачи бизнеса
КНАУФ
Knowledge Hub расширил знание AI-ассистента Kai с 50 до 4 000 вопросов. Проект запустили за 2 недели.
89%
Точность ответа
400 000
Количество слов
Альфа-Банк
Ассистент на базе Knowledge Hub помогает клиентам банка с вопросами об условиях выпуска дебетовых карт.
96%
Точность ответа
10 000
Количество слов
Читайте наши материалы о Jay Knowledge Hub
J-токен
Единица тарификации в Jay Knowledge Hub. В J-токенах измеряется стоимость индексации базы знаний, подготовки ответов, хранения данных. J-токены не равны токенам, которыми обычно оперируют нейросети.
Подробнее о тарификации →500 J-токенов
500 ₽
1000 J-токенов
1000 ₽
5000 J-токенов
5000 ₽
Часто задаваемые вопросы
Остались вопросы?
Как удостовериться, что система обучилась именно на загруженных данных?
Уверенность в обучении на загруженных данных обеспечивается тем, что система ограничивается в использовании лишь тех данных, которые были загружены в нее посредством промт-инжиниринга. Это предотвращает генерацию ответов на основе данных, которые изначально не были учтены.
Инструмент может синхронизироваться с базой знаний компании или обучение работает только через подгрузку новых документов?
Jay Knowledge Hub поддерживает интеграцию с такими платформами, как Confluence, что позволяет автоматически синхронизировать данные. Кроме того, в планах расширение интеграций с другими платформами.
Есть ли необходимость переобучать модель после удаления файла?
Нет, переобучение после удаления файла не требуется, но оно необходимо после добавления новых данных в базу.
Какие форматы поддерживает система?
Поддерживаемые форматы: PDF, DOCX, TXT, XML, JSON, YAML, MD, MDX, HTML, XLS, CSV
Можно ли настроить разграничения прав доступа к документам разным пользователям?
Да, это возможно. Система позволяет создавать несколько баз знаний и настраивать права доступа к этим базам для разных пользователей и департаментов, тем самым разграничивая доступ к различной информации.
Остались вопросы?
