Продукт АБП · BPMDoc
SmartSearcher
Корпоративный поиск и ответы по вашим документам — с источниками, без галлюцинаций «из воздуха».
Задаёте вопрос на естественном языке — система находит релевантные фрагменты в корпоративном корпусе, переранжирует их и формирует ответ с цитированием первоисточников: не только документ, но и конкретную страницу. По клику на источник открывается PDF, спозиционированный на эту страницу. Пайплайн оркестрируется мультиагентным ядром.
Собственная разработка ООО «АБП». Продукт SmartSearcher.
В одном контуре
- Гибридный поиск + re-rank
- Ответы только по найденным документам
- Источник до страницы PDF, открытие с позицией
- Интеграции из коробки (Confluence и др.)
- Локальный вход или Keycloak / SSO
- ACL из источников данных
- Мультиагентная оркестрация пайплайна
Продукт в работе
Интерфейс SmartSearcher: разделы корпуса знаний и поиск с ответом и источниками. Листайте экраны или нажмите на снимок, чтобы открыть крупно.
Знания компании есть. Найти их — сложно.
Типовая картина, с которой работают enterprise search и RAG-платформы лидеров рынка: знания разрознены, публичные модели не знают ваш контур, а выносить документы наружу нельзя.
Документы в разных местах
Регламенты, инструкции, переписка, проектные материалы — сотрудник тратит время на ручной поиск или «спрашивает коллегу».
Публичный ИИ не подходит
Облачная модель не знает ваших ГОСТов и внутренних норм и не должна получать закрытые корпоративные данные.
Нужен ответ с доказательством
Для инженерии и регламентов важен не «уверенный текст», а ответ с опорой на конкретный фрагмент документа.
Как это работает
Полный RAG-конвейер: от загрузки файла до ответа со ссылками. Каждый этап — отдельный агент пайплайна под управлением единого ядра.
Загрузка
Документы попадают в объектное хранилище. Задача индексации ставится в очередь.
Индексация
Парсинг, чанкинг, эмбеддинги, запись в векторное хранилище и метаданные.
Гибридный поиск
Семантический, лексический и полнотекстовый каналы с фьюжн-ранжированием.
Ответ с источниками
Re-rank → сборка контекста → генерация LLM. В ответе — документ и страница; клик открывает PDF на этой странице. Нет фрагментов — честный отказ.
Мультиагентная оркестрация
SmartSearcher построен не как «один скрипт поверх LLM», а как набор специализированных агентов. Ядро координирует загрузку, retrieval, ранжирование и генерацию, маршрутизирует запросы к тематическим ассистентам и выполняет tool calling — вызов инструментов в ходе диалога.
Что реализовано
- Агент загрузки и индексации
- Агент гибридного retrieval
- Агент ранжирования (cross-encoder)
- Агент генерации ответа с цитированием
- Тематические ассистенты и маршрутизация запросов
- Tool calling — вызов инструментов из диалога
Возможности
Grounded answers
Ответ формируется только по найденным фрагментам. Нет источника — нет выдуманного факта.
Гибридный поиск
Dense + sparse + FTS: ловит и смысл запроса, и точные шифры, коды, обозначения.
Цитаты до страницы
Система указывает не только документ, но и релевантную страницу в нём. По клику на ссылку источника открывается PDF, спозиционированный на эту страницу — без ручного листания.
Асинхронная обработка
Индексация через очередь и worker’ы — загрузка не блокирует диалог пользователей.
Веб-интерфейс
Поиск, управление документами, разделы корпуса знаний, статусы индексации.
Контур заказчика
Docker Compose или Kubernetes. Образы можно поставлять для air-gapped развёртывания.
Интеграции, авторизация и доступ
Enterprise-контур: подключение к корпоративным системам из коробки, привычный вход сотрудников и права, согласованные с источниками знаний.
Корпоративные ИС из коробки
Интеграция с корпоративными информационными системами — например, Confluence — без отдельной «сборки коннектора» под каждый пилот. Источники знаний подключаются в рабочий контур продукта.
Авторизация пользователей
Вход локально (учётные записи SmartSearcher) или через корпоративные системы авторизации — например, Keycloak / SSO. Единая точка доступа для сотрудников заказчика.
Разделение доступа и ACL источников
Ролевая модель и ограничения на просмотр материалов. Система разделения доступа интегрируется с источниками данных — например, с ограничениями Confluence: пользователь видит в поиске только то, к чему уже имеет право в источнике.
Безопасность и развёртывание
Данные остаются у вас
- Развёртывание во внутреннем контуре
- Документы в объектном хранилище на вашей инфраструктуре
- Локальная аутентификация или Keycloak / корпоративный IdP
- ACL и наследование ограничений из источников (Confluence и др.)
- Журналирование действий
Варианты поставки
- Standalone: Docker Engine + Compose
- Production: Kubernetes, registry образов
- LLM в контурном сценарии (в т.ч. GigaChat)
- Масштабирование worker’ов индексации
Технологический стек
API
Python, Litestar (async)
UI
Next.js, React, TypeScript
Поиск
Qdrant, PostgreSQL FTS, re-ranker
Очередь
RabbitMQ, асинхронные worker’ы
Хранение
MinIO, PostgreSQL, Redis
Auth & IdP
Локальные учётки, Keycloak / OIDC
Интеграции
Confluence и корпоративные ИС
Платформа
Docker, Kubernetes
Статус продукта
SmartSearcher — собственная разработка ООО «АБП» (бренд BPMDoc). Решение реализовано в полном функциональном объёме как продукт корпоративного RAG / мультиагентного поиска знаний.
Продукт предназначен для пилотов и внедрения в контуре заказчика: загрузка корпуса, индексация, гибридный поиск, ответы с источниками, контейнерное развёртывание.
Готовы показать на ваших документах
Расскажите о корпусе знаний и контуре — предложим архитектуру пилота и план развёртывания SmartSearcher.