Поиск по договорам
Ищем по тексту, смыслу, контрагентам, датам, суммам, условиям, приложениям и связанным документам.
Юрист или операционная команда быстрее находит нужный пункт и видит, из какого файла он взят.
AI for Documents · Kazakhstan
ИИ для документов, договоров и внутренних файлов
Строим AI-поиск и ассистентов для договоров, PDF, инструкций, таблиц и внутренних файлов. Система помогает найти пункт, сравнить версии, вытащить реквизиты, подготовить черновик или ответить по базе знаний. Юридически значимые выводы и рискованные решения остаются за человеком.
AI-агенты, RAG и внутренние инструменты20+ запущенных проектовКоманда за azamat.ai и ТОО Logic Layer
— 01 / ЗАДАЧИ
Какие задачи решает ии для документов
Покупатель обычно приходит, когда документы уже мешают работе: файлы лежат в разных местах, версии называются почти одинаково, сотрудники ищут ответ в личных папках, а ручное извлечение данных съедает часы.
Сравнение версий
Помогаем увидеть, что изменилось между редакциями договора, политики, инструкции или коммерческого предложения.
Согласование меньше зависит от ручного чтения двух похожих файлов рядом.
Ответы по инструкциям
Подключаем регламенты, политики, FAQ, таблицы и внутренние страницы, чтобы сотрудники задавали вопросы обычным языком.
Команда получает ответ со ссылкой на источник, а не пересказ из памяти коллеги.
Извлечение данных
Достаем реквизиты, сроки, суммы, стороны, статусы, номера, условия оплаты и другие поля в таблицу или CRM.
Ручное копирование сокращается, а спорные поля можно отправлять на проверку человеку.
Черновики документов
AI готовит первый вариант письма, ответа, справки или документа на основе шаблона и найденных материалов.
Сотрудник начинает с проверяемого черновика, а не с пустой страницы.
Ассистент по базе знаний
Собираем интерфейс, где можно спрашивать по документам, видеть источники, фильтровать по разделам и учитывать доступы.
Внутренние знания становятся рабочим инструментом, а не складом файлов.
— 02 / КОНТЕКСТ
Когда бизнесу нужен кастомный AI
Кастомная разработка нужна, когда готовый сервис не знает ваших данных, правил доступа, систем и ответственности за результат.
- Есть свои документы, поля CRM, роли, филиалы или внутренние правила.
- Нужно подключить несколько систем и сохранить понятный источник правды.
- Важны журналы действий, тестирование и контроль спорных ответов.
- Сначала нужен рабочий прототип, затем аккуратный переход в production.
— 03 / ПРОЦЕСС
Что входит в разработку
Аудит задачи и данных
Смотрим реальные заявки, документы, таблицы и ограничения доступа.
Проектирование сценариев
Описываем, где AI отвечает, где действует, где передает задачу человеку.
Прототип
Собираем первую рабочую версию на примерах из вашего процесса.
Интеграции
Подключаем CRM, мессенджеры, базы данных, документы или внутренние API.
Тестирование
Прогоняем реальные диалоги, вопросы и документы, включая неудобные примеры из практики.
Запуск
Выводим решение в работу с понятными ролями, журналами и точками контроля.
Мониторинг качества
Смотрим ошибки, спорные ответы, эскалации и поведение пользователей.
Поддержка и улучшения
Дорабатываем сценарии после запуска, когда появляются живые данные.
— 04 / КЕЙСЫ
Релевантные кейсы
Эти проекты близки по типу задачи: интеграции, знания, операционные сценарии, поддержка или продуктовая AI-логика.
Automotive RAG Assistant
AI-ассистент для автомобильных операций: машины, сервис, заказы, совместимость запчастей и внутренняя база знаний.
- Сделано
- Пайплайн поиска по нескольким источникам данных, многоступенчатая система ранжирования, автоматическая обработка запросов.
- Стек
- Гибридный поиск · Реранкинг · HyDE · Agentic RAG
Magnum HR Agent
AI HR-агент для розничной сети: скрининг кандидатов, внутренняя база знаний, подбор вакансии и рабочие сценарии рекрутеров.
- Сделано
- Разговорный агент, админка, загрузка базы знаний, логика допуска и возраста, сценарии уведомлений.
- Стек
- Внутренние HR-системы · Infobip · WhatsApp · Мультиязычный LLM
— 05 / ИНТЕГРАЦИИ
Интеграции
Перед разработкой проверяем, какие системы открывают API, где лежат данные и кто будет поддерживать их актуальность.
CRMWhatsAppTelegramGoogle SheetsNotionAirtable1CBitrix24amoCRMPostgreSQLSupabaseOpenAIAnthropiccustom APIvector databases
— 06 / ДАННЫЕ
Безопасность и работа с данными
Проектируем архитектуру под требования клиента: роли, доступы, журналы действий, ограничения на источники данных и проверку ответов
- Не все данные нужно отправлять в публичные модели. Часть логики можно держать в вашей инфраструктуре.
- Доступ к документам и действиям агента можно ограничивать по ролям.
- Для важных решений добавляем human-in-the-loop: AI готовит ответ или черновик, человек подтверждает.
- Тестовую среду отделяем от production, чтобы спокойно проверять сценарии и промпты.
— 07 / СРОКИ
Сроки и формат работы
Быстрый аудит
2-3 рабочих дня, если есть примеры данных и понятный владелец процесса.
Прототип
1-2 недели для узкого сценария с ограниченным набором интеграций.
MVP
3-6 недель, когда нужно подключить рабочие системы и дать доступ команде.
Production
Срок зависит от интеграций, качества данных и требований к безопасности.
— 08 / СТОИМОСТЬ
Стоимость
Стоимость зависит от количества интеграций, качества данных, ролей доступа, объема тестирования и требований к инфраструктуре. Каждый этап оплачивается отдельно.
Discovery
Платный разбор задачи, данных, рисков и первого разумного объема.
Прототип
Проверяем сценарий на малом наборе данных, чтобы не спорить абстрактно.
MVP
Собираем рабочую версию с интерфейсом, интеграциями и базовым контролем качества.
Production система
Доводим до надежной эксплуатации, доступов, журналов и поддержки.
Поддержка
Следим за качеством, исправляем ошибки, добавляем новые сценарии.
— 09 / azamat.ai
Почему azamat.ai
- Строим AI-системы вокруг реальных процессов, а не вокруг красивого демо.
- Умеем соединять LLM, поиск, интерфейсы, CRM, мессенджеры и внутренние API.
- Основатель участвует в архитектуре и ключевых решениях.
- Есть кейсы в HR, RAG, событиях, education, mobile AI products и внутренних инструментах.
- Работаем с Казахстаном, Центральной Азией, США и Европой.
— 09 / FAQ
FAQ
Можно ли анализировать договоры?
Да. AI может искать пункты, сравнивать версии, извлекать реквизиты и готовить сводку. Но юридический вывод, риск и финальное согласование должны оставаться за юристом или ответственным сотрудником.
Может ли AI давать юридические выводы?
Лучше формулировать это как черновик анализа. Модель может подсветить риск и показать источник, но не должна быть последней инстанцией в юридически значимых решениях.
Как работает поиск по PDF?
Сначала извлекаем текст, при необходимости распознаем сканы, режем документы на фрагменты, строим индекс и проверяем качество на реальных вопросах. Для плохих сканов отдельно оцениваем OCR.
Можно ли ограничить доступ к документам?
Да. Источники можно разделять по ролям, отделам, проектам или типам документов. Важные обращения логируются, чтобы было понятно, кто к чему обращался.
Что делать с разными версиями файлов?
Нужно договориться о главном источнике: где лежит актуальная версия, как помечаются архивы и кто отвечает за обновление. Без этого AI только быстрее покажет существующий беспорядок.
— 10 / ССЫЛКИ
Обсудим задачу
Напишите, какой процесс хотите ускорить, где лежат данные и какие системы нужно подключить. Мы оценим первый этап без лишних обещаний.