Подключаем Data HUB к источникам
Интегрируем ассистента с рабочими инструментами команды: мессенджеры, почта, таск-трекеры, учётные системы и облачные диски.
- Telegram
- Почта
- Jira
- 1С
- Диски
Ответственный AI-поиск
NEVOD.ai
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
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 и имею ли я к ней доступ.
Риск сейчас
- 01
Сотрудники тратят часы на поиск нужной информации по проектам
- 02
При увольнении эксперта из команды уходит вся его накопленная экспертиза
- 03
ИИ-решения жёстко привязывают компанию к одному вендору — OpenAI или Sber
- 04
Страх, что AI-ассистент покажет конфиденциальные данные коллегам или подрядчикам
- 05
ROI от внедрения AI непрозрачен и не поддаётся расчёту
Решение Nevod
- 01
−20% рабочего времени сотрудников уходит на поиск — мы экономим эти часы
- 02
Система сохраняет контекст всех обсуждений, решений и причин — экспертиза остаётся в компании
- 03
Свобода выбора модели: DeepSeek, GigaChat, YandexGPT, Llama‑3, Qwen и другие под одной оболочкой
- 04
Zero‑trust архитектура: доступ строго по RBAC, даже внутри общих чатов и обсуждений
- 05
Окупаемость (ROI) подтверждена менее чем за 6 недель эксплуатации
Пять этапов запуска NEVOD
Пошаговый план внедрения — от подключения источников до масштабирования на все подразделения.
-
01 Неделя 1–2 -
02 Неделя 2–3 Настраиваем RAG-фабрику
Подбираем LLM-модель под бюджет и типы задач. Настраиваем retrieval-пайплайн: индексирование, эмбеддинги и маршрутизацию запросов.
-
03 Неделя 3–5 Запускаем Центр контроля качества
Обучаем систему на ваших типовых запросах: размечаем golden-set, настраиваем авто-оценку и эскалацию сложных кейсов к операторам.
-
04 Неделя 5–7 Пилотная группа и обратная связь
Запускаем ассистента для 20–50 сотрудников. Собираем метрики, оценки ответов и замечания — и быстро итерируем.
- Метрики использования
- Оценки качества
- Замечания и баги
- Новые сценарии
-
05 Неделя 8+ Полный запуск по компании
Масштабируем ассистента на все подразделения. Подключаем SLA, мониторинг и регулярные релизы RAG-фабрики с обновлениями данных.
Готовая инфраструктура на сотни пользователей
Готовые сценарии
- 01
Проверка контрактов и юридических документов
AI вычитывает договоры, отмечает риски и несоответствия типовым условиям, формирует короткое резюме ключевых пунктов за минуты.
- 02
Онбординг новых сотрудников
Встроенный AI-ассистент отвечает новичкам на вопросы по политикам, процессам и регламентам компании — в режиме диалога, на естественном языке.
- 03
Техподдержка клиентов
Инструмент закрывает типовые обращения сам, опираясь на базу знаний и историю диалогов, и передаёт оператору только сложные кейсы.
- 04
Сбор аналитики по проектам
AI собирает сводки по перепискам, встречам и задачам, выделяет ключевые договорённости, риски и точки, где решение зависло.
Компании, для которых мы реализовывали ИТ-проекты
Сравнение решений
Nevod vs Проекты BigTech
Критерии
Nevod
Проекты BigTech
Поиск по чатам и перепискам
Индексация мессенджеров и корпоративных чатов
✓ Да
✕ Нет
Прослеживаемость каждого ответа
Цепочка рассуждений до источника
✓ Полная (до источника)
✕ Частичная
Выбор модели (Open Source / Вендор)
Гибкость инфраструктуры
✓ Любая
✕ Только своя
On-premise / VPC развёртывание
Размещение в вашем контуре
✓ Да
✕ Нет
Экономия на токенах
Снижение стоимости владения
✓ До 70%
✕ Нет
Тарифы
Возможности,
которые растут вместе с вами
Запросов
Хранилище
Источники
Модели на выбор
Источник ответа
Observability
RBAC (права доступа)
VPC / On‑premise
SLA 24/7
Обучение персонала
Старт Для первых шагов 15$ / мес при оплате помесячно
1 000/ мес
5 ГБ
3 коннектора
2 модели
✓
✓
✓
—
—
—
Популярный Бизнес Для растущих команд 29$ / мес при оплате помесячно
5 000/ мес
10 ГБ
10 коннекторов
5 моделей
✓
✓
✓
—
✓
1 час
Корпоративный Под ваши требования Индивидуально обсудим объём и SLA
Безлимит
Безлимит
Все коннекторы
Все модели
✓
✓
✓
✓
✓
4 часа + интеграция
Переход между тарифами — в любой момент
Кейсы
Кейс 1
Описание
Кейс 2
Описание
Кейс 3
Описание
Контакты
Мы всегда рады обсудить ваши задачи, помочь вам в их анализе и предложить эффективные решения, которые смогут удовлетворить ваши потребности и ожидания.
8 800 123-45-67
info@example.com
info@example.com
г. Город, ул. Главная, д. 1