Level Group: пилот ИИ-ассистента по базе знаний, точность ответов более 90%

У девелопера Level Group сотни проектных документов, регламентов и инструкций: от стандартов строительства и IT-архитектуры до маркетинга и управляющей компании. Объём информации растёт, и стандартный поиск не всегда позволяет сотрудникам быстро находить нужные данные. Главная задача проекта — избавить инженеров и менеджеров от долгих поисков по базе знаний. Ассистент должен обрабатывать запросы разного профиля и понимать контекст как инженерных нормативов, так и внутренних бизнес-процессов компании.

Интегратор KTS построил ассистента на фреймворке LightRAG, который объединяет векторный и графовый поиск. Векторный поиск отвечает на точечные запросы, когда ответ есть в одном документе. Графовый связывает документы и сущности в единую структуру и собирает ответ, разбросанный по разным разделам, например порядок действий при обнаружении дефекта на объекте. Сотрудники задают вопросы в чате корпоративной платформы, к каждому ответу система прикрепляет ссылки на исходные статьи xWiki. Решение развёрнуто на платформе KTS AI Platform.

Корпоративную wiki Level Group подключили к платформе KTS. Перед настройкой поиска базу проверили инструментом DataValidator, разработанным KTS: он выявляет статьи, которые дублируют друг друга или описывают один процесс по частям, и помогает объединить их в единые статьи-источники. Ассистента запустили на одном источнике, без подключения всего массива данных: очистка всей базы от дублей и устаревших сведений заняла бы месяцы. На подготовленном массиве точность ответов превысила 90%. По состоянию на сентябрь 2026 года пилот находится в активной фазе, измеряются результаты на реальных задачах команды. После подтверждения метрики сокращения времени поиска планируется подключить новые источники данных.