Знания вашей фирмы уже образуют граф.
Клиенты, проекты, эксперты, отчёты, регламенты. Ответы находятся в связях между ними, а большинство AI-систем теряет эти связи, когда режет документы на фрагменты.
- Сущности
- 1 224
- Связи
- 1 796
graph.by
Используйте свои знания по максимуму.
Мы изучаем, как ваша компания собирает, передаёт и использует знания, и строим графы знаний и системы принятия решений, которые пускают их в работу.
Векторный поиск
Какие поставщики Nordvik подпадают под Регламент ЕС о батареях?
Векторный поиск находит шесть фрагментов, которые звучат уместно. Ни один не говорит, какой поставщик подпадает под регламент, и модель заполняет пробел догадкой.
Обход графа
Граф идёт по связям.
Calder Batteries подпадает под регламент. Morava Inverters поставляет силовую электронику, на которую регламент не распространяется.
- [1] Список поставщиков Nordvik, 2025, строка 14
- [2] Аудит поставщиков, Q2 2025, с. 6
У каждого факта есть источник.
Каждая связь хранит документ, страницу и дату, откуда она взята. Ответ ссылается на конкретный фрагмент, и эксперт проверяет утверждение, а не принимает его на веру.
- факт
- Calder SUBJECT_TO рег. ЕС
- источник
- Аудит поставщиков, Q2 2025, с. 6
- извлечено
- 2 июля 2025
- проверено
- да, руководителем закупок
У фактов есть даты.
В 2024 году Morava Inverters был предпочтительным поставщиком, а к середине 2025 попал в список наблюдения. Спросите про 2024 год, и получите ответ про 2024, а не про самый свежий документ.
- 2024
- предпочтительный, проект Kestrel
- 2025
- под наблюдением, аудит Q2
Одна компания, один узел.
«Calder Batteries», «Calder Batt. AS» и «CB Energy Storage» обозначают одного поставщика. Разрешение сущностей объединяет их, и риски, расходы и история сходятся.
Права доступа на каждом узле.
Проект Heron выполнялся для Halden Power, конкурента Nordvik. Команды, которые работают с Nordvik, никогда его не получат, даже через косвенную связь.
Для тех, чьи ответы проверяют.
Консалтинг, юридические фирмы, банки и страхование, промышленность и энергетика, фарма. Везде, где ошибка обходится дороже системы.
Для кого мы работаемПочему точным компаниям уже мало векторного поиска.
17-34%
запросов, на которые ведущие AI-инструменты для юридических исследований ответили неверно или сослались на источник, который не подтверждает ответ. Все протестированные инструменты построены на RAG.
80% против 51%
верных ответов у GraphRAG и у векторного RAG на документах из финансов, здравоохранения, промышленности и права.
9 из 10
пилотов генеративного AI, запущенных в 2025 году, крупные российские компании отложили или закрыли. До промышленной эксплуатации дошли 7-10%.
Для кого мы строим
Для команд, чью работу проверяют, цитируют и оплачивают. Их вопросы проходят через документы, даты и права доступа.
Консалтинг
«Что мы рекомендовали энергетическим компаниям по накопителям с 2022 года и что было потом?»
- Проекты
- Клиенты
- Эксперты
- Рекомендации
- Результаты
- Коды кейсов
Управляющие партнёры, COO, директора по знаниям, лидеры практик
Неверная цифра на слайде стоит партнёру доверия совета директоров клиента.
Юридические фирмы
«В каких наших спорах по договорам поставки суды снижали неустойку по статье 333 ГК и почему?»
- Дела
- Договоры
- Позиции судов
- Нормы
- Контрагенты
- Ссылки
Управляющие партнёры, партнёры по legal tech, юристы поддержки практики
Ссылка на источник, который не подтверждает вывод, это вопрос профессиональной ответственности, а не опечатка.
Банки и страхование
«Какие пункты наших кредитных политик меняет последнее указание Банка России и какие продукты это затронет?»
- Регламенты
- Продукты
- Требования ЦБ
- Подразделения
- Версии
- Решения
Руководители комплаенса, рисков и операций, CDO
Ответ по устаревшей версии регламента оборачивается предписанием регулятора.
Промышленность и энергетика
«Как наши эксперты устраняли вибрацию на насосах этого типа и чем это закончилось?»
- Оборудование
- Инциденты
- Решения экспертов
- Регламенты
- Заявки ТОиР
- Эксперты
CDTO, технические директора, главные технологи
Опыт, который нигде не записан, уходит на пенсию вместе с главным технологом.
Фарма и медицина
«Какие разделы наших регистрационных досье опираются на исследования, устаревшие с последней подачи?»
- Препараты
- Досье
- Исследования
- Подачи
- Требования ЕАЭС
- Версии
Директора по регуляторике и качеству, медицинские директора
Регулятор требует доказательную цепочку. Граф и есть эта цепочка.
Сначала изучаем ваши знания, потом строим.
Каждый проект начинается с диагностики знаний. Мы изучаем, что ваша компания накопила, как на самом деле движется работа и как сотрудники используют то, что знают. Эксперты проверяют наши выводы, а не заполняют анкеты.
123456789101112131415161718
Недели 1-2
Изучаем
Составляем карту того, где живут ваши знания: хранилища, системы и люди, насколько всё актуально и кто за что отвечает.
Недели 2-4
Наблюдаем
Проходим по трём-шести ключевым процессам и читаем вопросы, которые сотрудники уже задают: в поисковых логах, заявках и рабочих чатах.
Недели 3-5
Опрашиваем
Структурированные интервью с экспертами о реальных прошлых решениях: какие сигналы, источники и суждения стояли за каждым.
Недели 5-6
Измеряем
Оценка зрелости по ISO 30401, тестовый набор из реальных вопросов, проверенный вашими экспертами, базовый замер текущих инструментов и дорожная карта, ранжированная по ценности.
Недели 7-16
Строим
Онтология, загрузка данных, разрешение сущностей и источник у каждой связи. GraphRAG или слой принятия решений в ваших инструментах и изменения процессов там, где теряются знания.
Недели 17-18
Доказываем
Повторно прогоняем тестовый набор и метрики процессов, разбираем каждую ошибку, затем передаём регламенты и правила управления или остаёмся на сопровождении.
Диагностика знанийПостроение
Целевая точность прописывается в договоре.
До начала разработки мы согласуем с вами пороги точности и цитирования, измеренные на тестовом наборе из вопросов, которые реально задают ваши сотрудники. Если при приёмке система до них не дотягивает, мы дорабатываем её за свой счёт в срок, установленный договором.
- Точность ответов
- ≥ 0,95
- Точность цитирования
- ≥ 0,98
- Отказ при неуверенности
- обязателен
- Тестовый набор
- реальные вопросы
Пороги определяются для каждого проекта на этапе диагностики, тестовый набор проверяют ваши эксперты.
Фиксированный объём. Фиксированная цена.
Любой проект начинается с диагностики знаний. Её стоимость полностью засчитывается, если в течение 60 дней вы переходите к построению.
Построение графа знаний
Рабочий граф знаний и слой GraphRAG для одного домена.
от13 млн ₽
10-14 недель
Что входит7
- Всё, что входит в диагностику
- Онтология домена, спроектированная с лидерами практик
- Загрузка, разрешение сущностей и источник у каждой связи
- GraphRAG-поиск на GigaChat, YandexGPT или открытых моделях
- Права доступа на уровне узлов и этические стены
- Пороги точности, прописанные в договоре
- Развёртывание в вашем контуре или российском облаке
Диагностика знаний
Узнайте, что знает ваша компания, где знания теряются и что стоит строить.
3,5 млн ₽
фиксированная цена, 6 недель
Что входит7
- Карта источников знаний, их владельцев и актуальности
- Карты потоков знаний в трёх-шести ключевых процессах
- Интервью с экспертами о реальных решениях
- Оценка зрелости по ISO 30401
- Тестовый набор из реальных вопросов и базовый замер текущих инструментов
- Дорожная карта, ранжированная по ценности, с экономическим обоснованием
- Стоимость полностью засчитывается в построение
Система принятия решений
Мультидоменный граф со слоем рассуждений для решений с высокой ценой ошибки.
от45 млн ₽
5-8 месяцев
Что входит6
- Всё, что входит в построение, для нескольких доменов
- Сценарный анализ и анализ «что, если» по графу
- Трассировка решений: каждая рекомендация с цепочкой доказательств
- Полный журнал аудита для комплаенса и проверок
- Интеграция с внутренними системами и хранилищами данных
- Выделенный ведущий инженер на всём внедрении
Сопровождение
Изменения схемы, новые источники, ежемесячная переоценка на тестовом наборе, контроль актуальности и поддержка после запуска.
от950 тыс. ₽в месяц
Цены в рублях без НДС 22%, облачной инфраструктуры и использования моделей.
Что и когда мы подписываем.
Документы идут за работой. Один рамочный договор покрывает все этапы, а каждый этап оформляется коротким заказом со своим объёмом, ценой и критериями приёмки.
- 01
Брифинг
- NDA, если обсуждаем реальные материалы
- 02
Проверка контрагента
- Пакет документов для службы безопасности и закупок
- КП с фиксированным объёмом, сроками и ценой
- 03
Диагностика
- Рамочный договор и заказ на диагностику
- ТЗ и календарный план
- Поручение на обработку персональных данных по 152‑ФЗ, если они входят в объём работ
- Соглашение о доступе и требованиях ИБ
- 04
Построение
- Заказ с метриками приёмки и тестовым набором
- Календарный план с вашими встречными обязательствами: доступы и часы экспертов
- Лицензия на наши компоненты и перечень ПО и моделей
- 05
Приёмка
- Отчёт о метриках на согласованном тестовом наборе
- Акт сдачи-приёмки и УПД через ЭДО
- Акт передачи прав на созданное для вас
- 06
Сопровождение
- Договор сопровождения с SLA
- Ежемесячный акт и отчёт о переоценке
- Созданное для вас принадлежит вам
- Онтология, граф и код интеграций переходят вам после оплаты. Наши библиотеки и методика передаются по бессрочной лицензии.
- Оплата по этапам
- 30% при подписании заказа, остаток по акту этапа.
- Измеримая приёмка
- По метрикам и тестовому набору из ТЗ. На мотивированный отказ 10 рабочих дней, затем этап считается принятым.
- Данные остаются у вас
- В вашем контуре или российском облаке. Персональные данные не уходят в зарубежные модели, и мы не обучаем модели на ваших материалах.
- Ограниченная ответственность
- Система поддерживает решения, принимают их ваши сотрудники. Ответственность ограничена ценой заказа.
Шаблоны всех документов готовы до старта диагностики. Можем работать и по шаблонам вашей компании.
Частые вопросы партнёров
Вы заменяете нашу текущую RAG-систему?
Обычно нет. Мы добавляем граф под неё. Векторный поиск остаётся полезным для открытых вопросов, граф отвечает на многошаговые, привязанные ко времени и ограниченные доступом, а маршрутизатор выбирает подход для каждого запроса. Независимые тесты показывают то же разделение: граф выигрывает на многошаговых и обобщающих вопросах, а не на простом поиске факта (GraphRAG-Bench, 2026).
Где хранятся наши данные?
В вашем контуре: on‑premises или в облаке, которое выбрали вы. Для российских компаний данные остаются в России по 152‑ФЗ, персональные данные мы обрабатываем по поручению оператора и не передаём в зарубежные модели. Работаем по вашему NDA и требованиям ИБ и никогда не используем материалы клиентов для обучения моделей.
Какие графовые базы и модели вы используете?
Те, что подходят вашему стеку. Мы не привязаны к вендору: Neo4j, Stardog, GraphDB и хранилища на PostgreSQL; модели GigaChat, YandexGPT или открытые модели в вашем контуре. Модель меняется без перестройки графа, поэтому требование перейти на отечественную модель по закону об AI (243‑ФЗ) систему не ломает.
Как вы измеряете точность?
На тестовом наборе из вопросов, которые реально задают ваши сотрудники: мы собираем их из поисковых логов, заявок и интервью, а эксперты проверяют. Мы показываем точность, полноту и точность цитирования по каждому типу вопросов, чтобы было видно, где система сильна, а где отказывается отвечать.
Сколько времени это займёт у наших экспертов?
Около 10-15 часов на человека для 8-15 экспертов за всю диагностику: полуторачасовое интервью о реальных решениях и несколько часов на проверку собранных нами вопросов и ответов. Никто не пишет банк вопросов с нуля.
У нас уже есть Copilot или RAG-система. Можно только проверить её?
Да. Трёхнедельный аудит RAG (2 млн ₽) оценивает вашу текущую систему на тестовом наборе из реальных вопросов и объясняет каждую ошибку по типам. Его стоимость засчитывается в построение.
Можно начать с пилота?
Да. Пилот на одном сценарии на ваших данных занимает 6 недель и стоит 4,5 млн ₽: работающий граф и ассистент в вашем контуре с метриками качества на тестовом наборе. Граф пилота становится основой построения, а не выбрасывается.
Когда сотрудники начнут пользоваться системой?
Первый домен обычно выходит в продакшн через 10-14 недель после диагностики. Следующие домены используют готовую онтологию и пайплайн, поэтому идут быстрее.
Может ли консалтинговая компания или интегратор привлечь вас в проект клиента?
Да. Мы работаем как партнёр по реализации, когда проекту нужен граф знаний: под руководством вашего руководителя проекта и на условиях вашего клиента. Или выделенной командой под вашим брендом: инженер знаний, ML- и data-инженер, от 3,5 млн ₽ в месяц.
Добавьте свою фирму в граф.
Принесите вопрос, на который вашей компании трудно ответить, или процесс, в котором теряются знания. За 45 минут мы покажем, как с этим справится граф и что нужно, чтобы его построить.