Конвейеры данных для ИИ и RAG
Конвейер данных для ИИ переносит документы и записи из ваших систем в чистый индекс для поиска языковыми моделями, с правилами доступа и обновлением по расписанию. Remolda строит один рабочий конвейер за шесть недель за 9 800 CAD + HST.
Коротко
- Цена: 9 800 CAD + HST за шестинедельный Пилотный ИИ-спринт: один рабочий конвейер от ваших источников до индекса или набора данных, готового для ИИ.
- Охватывает весь путь: выгрузка, очистка, удаление дубликатов, маскирование персональных данных, разбивка на фрагменты, эмбеддинги, индексация, обновление.
- Правила доступа переходят вместе с данными, поэтому ИИ-ассистент показывает каждому пользователю только то, что ему разрешено видеть.
- Строится в вашем облаке: Azure AI Search, Microsoft Fabric или Data Factory, сервисы AWS или PostgreSQL с pgvector.
- Проверки качества запускаются при каждом обновлении; при сбое ответственный получает оповещение, а некорректные данные до модели не доходят.
Ваша ситуация
Работа над конвейером начинается, когда данные, на которых работает ИИ-инструмент, разбросаны, устарели или открыты всем подряд. Типичные ситуации:
- Ассистент даёт устаревшие ответы. Старые версии политик лежат рядом с действующими.
- Документы хранятся в десяти местах. Сайты SharePoint, общие диски, вложения в письмах, старая система.
- Правила доступа теряются. Как только материалы скопированы в индекс, все видят всё.
- Каждое обновление делается вручную. Кто-то заново выгружает файлы, когда вспомнит.
Что делает конвейер
| Этап | Что происходит | Проверка |
|---|---|---|
| Выгрузка | По расписанию забирает документы и записи из источников | Количество сверяется с источником |
| Очистка | Удаляет дубликаты и старые версии, исправляет форматы, распознаёт текст (OCR) | Отклонённые элементы записываются в журнал |
| Защита | Маскирует персональные данные, которые сценарию не нужны | Проверка выборки |
| Фрагменты и эмбеддинги | Разбивает на фрагменты, создаёт эмбеддинги | Поиск тестируется на реальных вопросах |
| Индексация | Сохраняет в поисковый или векторный индекс вместе с данными о доступе | Тесты прав для каждой группы пользователей |
| Обновление | Обновляет только изменившееся | Оповещения о сбоях |
Тот же конвейер питает внутреннего ИИ-ассистента, ИИ-функцию в вашем продукте через интеграцию LLM API или структурированные наборы данных для дашбордов и предиктивной аналитики.
Что входит в Пилотный ИИ-спринт
Инвентаризация источников. Что есть, где лежит, кто отвечает и какие версии актуальны.
Один конвейер в работе. От ваших источников до индекса или набора данных в вашем облаке.
Тестовый набор для поиска. Реальные вопросы с ожидаемыми фрагментами-источниками, оценка при каждом изменении.
Документация по приватности. Замаскированные поля, место хранения индекса, сроки хранения; ст. 3.3 Закона 25 требует оценки воздействия на частную жизнь при приобретении, разработке или переработке информационной системы, которая обрабатывает персональные данные.
Инструкция по эксплуатации и мониторинг. Расписание обновлений, оповещения, порядок добавления источника.
Сроки
Шесть недель от старта. По нашему опыту, обычно это две недели на доступы и инвентаризацию, две недели на разработку и тестирование поиска и две недели запусков по расписанию с исправлениями. Темп задают доступ к системам-источникам и вопросы о том, кто отвечает за документы.
Стоимость
Пилотный ИИ-спринт стоит 9 800 CAD + HST, цена фиксированная, за один конвейер. Облако и создание эмбеддингов выставляет поставщик. Вопросы хостинга и места хранения данных — на странице частный ИИ в канадских облачных регионах. Все пакеты — на странице цен.
Почему Remolda для конвейеров данных для ИИ
- Строим ради качества поиска. Тестируем на реальных вопросах.
- Права доступа сохраняются. Правила доступа переходят вместе с данными.
- Приватность заложена в проект. Маскирование и документация встроены в конвейер.
- Ваш стек. Azure, AWS или PostgreSQL, в вашем аккаунте.
- Фиксированная цена. Один конвейер, шесть недель.
Как идёт работа
Спринт охватывает этапы Аудит и Внедрение цикла Remolda (Аудит → Стратегия → Внедрение → Обучение → Развитие); новые источники добавляются на этапе Развитие.
- Вводный звонок. 30 минут: источники, сценарий, облако.
- Инвентаризация и доступы. Ответственные и актуальные версии подтверждены.
- Разработка. Конвейер и индекс с проверками качества.
- Запуски по расписанию. Тесты поиска при каждом обновлении.
- Разбор. Оценки поиска и актуальность данных, затем решение: продолжаем, корректируем или останавливаемся.
Частые вопросы
Что такое конвейер данных для ИИ?
Это автоматический процесс, который берёт данные из систем-источников, очищает и структурирует их и передаёт в том виде, который нужен ИИ-системе: поисковый или векторный индекс для поиска либо подготовленный набор данных для аналитики и прогнозов. Он работает по расписанию и каждый раз проверяет качество.
Что такое RAG-конвейер?
RAG (retrieval-augmented generation, генерация с дополнением найденными данными) в момент вопроса передаёт языковой модели нужные фрагменты из ваших материалов. RAG-конвейер готовит эти материалы: разбивает документы на фрагменты, создаёт эмбеддинги, сохраняет их в индекс и поддерживает его в актуальном состоянии.
Сколько стоит конвейер данных для ИИ?
Шестинедельный Пилотный ИИ-спринт от Remolda стоит 9 800 CAD + HST за один рабочий конвейер с проверками качества, документацией и передачей. Облачные сервисы и создание эмбеддингов выставляет поставщик.
Нужна ли нам векторная база данных?
Для поиска по большому числу документов обычно нужен какой-то вариант векторного или гибридного поиска. Это может быть управляемый сервис, например Azure AI Search, или уже работающий у вас PostgreSQL с расширением pgvector. Выбираем по объёму, стоимости и вашему стеку.
Как вы работаете с персональными данными?
Поля, которые ИИ-сценарию не нужны, удаляются или маскируются в конвейере. Оставшиеся данные описываются по закону о защите персональных данных PIPEDA, а для Квебека — по Закону 25 (Loi 25 / Law 25), включая место хранения индекса.
Какие источники можно подключить?
SharePoint и OneDrive, общие папки, базы данных, CRM, ERP, системы заявок и большинство инструментов с API или выгрузкой. Сканы документов сначала проходят распознавание текста (OCR).
Сколько времени это занимает?
Шесть недель от старта. По нашему опыту, первые две недели уходят на доступ к источникам и согласование того, какие документы актуальны.
Источники
- Microsoft Learn — генерация с дополнением найденными данными (RAG) в Azure AI Search
- Microsoft Learn — что такое Azure Data Factory
- Microsoft Learn — что такое Microsoft Fabric
- LégisQuébec — закон о защите персональных данных в частном секторе (P-39.1), ст. 3.3
Факты проверены:
Связанные услуги
Этапы подхода
Похожие материалы
ИИ для финансовой отчётности в Канаде: автоматизация закрытия месяца, анализа отклонений и отчётов для совета директоров
ИИ для риелторов в Канаде: автоматизация, лиды и соответствие требованиям PIPEDA и CREA
Как интегрировать LLM в IT-проекты и бизнес-ПО в 2026 году
Поговорите с консультантом по ИИ-трансформации
30-минутный звонок: вы описываете ситуацию, мы говорим, с чего начать и сколько это будет стоить.
Записаться на звонок 30 мин30 минут. На английском или французском.