Агентный поиск для SaaS-продуктов
Встраиваем в ваш продукт AI-агента, который понимает структуру данных, документацию и историю действий пользователя — и отвечает, а не выдаёт список ссылок.
Обсудить проект →Что болит
Пользователь формулирует вопрос, а получает список статей. Найти ответ — отдельная работа, которую продукт перекладывает на клиента.
Команда пробовала RAG на коленке — прототип работал на демо и падал на реальных данных. Полгода экспериментов ушли в стол.
Конкуренты уже показывают AI-поиск в питчах. Продукт без него теряет сделки на этапе демо, а не на этапе цены.
Решение BASEMIND
BASEMIND встраивает агентный поиск на базе G-Brain — корпоративной AI-памяти, которая индексирует документацию, базу знаний и внутренние данные продукта и держит их в актуальном состоянии. Многоагентная архитектура разделяет задачи: один агент уточняет намерение пользователя, другой ищет по источникам, третий формирует ответ с ссылками на первоисточник. Вы получаете модуль, а не proof of concept.
Единый индекс документации, тикетов, продуктовых данных с автообновлением при каждом релизе.
Разделение ролей между агентами снижает галлюцинации и держит ответ привязанным к источнику.
Модуль подключается к вашему продукту через MCP-сервер — без переписывания фронтенда и бэкенда.
Как это работает
Смотрим, где живут документация, база знаний и продуктовые данные, и как часто они меняются.
Индексируем источники, выстраиваем схему обновления и проверяем точность на реальных вопросах пользователей.
Настраиваем агентов под намерение, поиск и формирование ответа, тестируем на живых кейсах поддержки.
Подключаем модуль через MCP к вашему продукту, передаём команде рабочий интерфейс и логи для мониторинга.
Ожидаемый эффект
-40%
обращений в поддержку по вопросам, на которые уже есть ответ в документации
×3
скорость нахождения нужного ответа внутри продукта
24/7
агент отвечает без участия команды поддержки
6 нед.
от брифа до модуля, встроенного в прод
Значения — типовые ориентиры по индустрии, не гарантия. Фактический результат зависит от процессов, данных и задач конкретного проекта.
Частые вопросы
G-Brain держит индекс актуальным при изменениях в продукте и разделяет задачи между агентами, а не полагается на один запрос к модели. Это разница между демо и рабочим модулем.
Нет. Модуль подключается через MCP-сервер как отдельный сервис, взаимодействующий с вашим API и фронтендом без переписывания существующего кода.
G-Brain индексирует существующие источники напрямую. Переносить контент в новый формат не нужно.
Каждый ответ агента опирается на конкретный фрагмент источника и содержит ссылку на него. Это позволяет проверять точность и быстро находить причину ошибки, если она возникает.
Стоимость зависит от объёма источников данных и глубины интеграции. Оценку даём после аудита на первой встрече.
Один разговор с командой BASEMIND — и вы поймёте объём работ, сроки и первый шаг.
Обсудить проект →