ARGUS
Ответы по связанным документам компании, которые выдерживают проверку.
Когда вопрос затрагивает сразу договоры, регламенты и приложения, обычный поиск выдаёт обрывки. ARGUS подтверждает ответ полной цепочкой источн иков.
Нет источника — нет ответа.
Ваши команды тонут в документах.
А ваш ИИ не видит связей между ними.
Обычный RAG находит абзацы. Но вопросы в компании редко умещаются в один абзац: они проходят через рамочные договоры, допсоглашения, сопроводительные письма, регламенты и старые инструкции. Именно там ломаются другие системы — и именно там начинается ARGUS.
Что меняется с ARGUS
Типовые сценарии с иллюстративными цифрами — не отзывы клиентов.
Право и соответствие
Юристы вручную просматривают шесть и больше документов, чтобы понять, отменяет ли допсоглашение пункт рамочного договора. На одну проверку уходит 2–4 часа.
ARGUS прослеживает цепочку пунктов «рамочный договор → допсоглашение → сопроводительное письмо», показывает противоречие и ссылается на каждый источник. Меньше чем за 15 секунд.
Банки и страхование (DORA / BaFin)
Специалисты по соответствию неделями сверяют договоры с ИКТ-подрядчиками с требованиями DORA и вручную ищут пробелы в двухстах с лишним договорах.
ARGUS сопоставляет каждый договор со статьями DORA, отмечает несоответствующие пункты и готовит отчёт о пробелах для проверяющих с полной цепочкой источников.
Производство и техдокументация
Сервисные инженеры роются в руководствах 1980-х, разбросанных по PDF и сканам, чтобы найти порядок устранения неисправностей на критичном оборудовании.
ARGUS индексирует распознанные старые документы, связывает родственные процедуры из разных руководств и даёт пошаговые ответы со ссылкой на страницу.
От первого звонка до работы в продуктиве
Структурированный пилот: вы видите результат на своих данных, а не на демонстрации.
Первый звонок
Выбираем массив документов с наибольшей отдачей и формулируем 10–15 тестовых вопросов, важных для вашей команды.
Загрузка данных
Вы передаёте документы, ARGUS строит граф знаний — без обучения и дообучения моделей; обработка идёт у вас или на нашем оборудовании в ЕЭЗ.
Проверка в работе
Ваша команда проверяет ARGUS на реальных вопросах. К каждому ответу приложены ссылки на источники.
Итоги и решение
Показываем точность на ваших данных, сравниваем с текущим процессом и, если результат вас устраивает, планируем запуск в работу.
Варианты развёртывания: у вас на серверах (Docker), частное облако (Azure/AWS в Европе) или управляемый сервис.
Где обрабатываются данные, решаете вы — у вас или на нашем оборудовании в ЕЭЗ. Модели на данных клиентов не обучаются.
Для технической оценки
Единый «процент галлюцинаций» говорит мало: в зависимости от задачи он колеблется от менее 1,5 % на простых пересказах до 58–88 % на юридических вопросах. Показатели ниже измеряют трудный случай — ответы, разбросанные по нескольким документам. Почему ИИ галлюцинирует и что с этим делать
Доказанная эффективность: в цифрах
Мы не делали обёртку вокруг ChatGPT. ARGUS проверен на строгих академических наборах данных, специально составленных так, чтобы на них ломались обычные поисковые системы.
Простой RAG (векторный поиск одним запросом) не справляется с вопросами в несколько шагов.
ARGUS сам ведёт поиск и связывает факты из разных документов.
HotpotQA
Поиск в несколько шагов
F1
Точное совпадение (EM)
Где ошибается простой RAG: Проблема моста: находит первый факт, но упускает второй документ, без которого ответ неполон.
MuSiQue
Длинные логические цепочки (3–4 шага)
F1
Точное совпадение (EM)
Где ошибается простой RAG: Слишком сложно: вопросы требуют трёх-четырёх шагов, одним поиском все нужные части не найти.
2WikiMultiHopQA
Сложные рассуждения
F1
Точное совпадение (EM)
Где ошибается простой RAG: Частичные ответы: часто отвечает лишь на часть составного вопроса или теряет важные детали.
Цифры получены на небольшой недорогой модели, чтобы показать: выигрыш даёт поиск, а не размер модели. Они описывают архитектуру, а не нашу текущую установку: в работе используются открытые модели на нашем собственном оборудовании в ЕЭЗ.
Что эти показатели значат для вашей компании
F1 = точность + полнота
Высокий F1 означает, что система находит нужные сведения И учитывает все существенные детали, а не отдаёт часть ответа со 5-й страницы договора А.
Точное совпадение = готовность к работе
Высокий EM означает, что ответ верен в точности. Это критично для соответствия требованиям, права и финансов, где «примерно» не годится.
Без обучения
Результаты получены без обучения (zero-shot). Поэтому ARGUS работает на ваших данных сразу, без дорогого обучения моделей, а какую точность он даст на ваших документах, показывает пилот.
Подходит ли вам ARGUS?
Лучше сказать сразу, чем тратить ваше время.
Подходит
- Проверка соответствия по нескольким документам
- Анализ пунктов через иерархию договоров
- Поиск по старой технической документации
- Поиск пробелов по требованиям (DORA, GDPR, EU AI Act)
- Сверка политик, инструкций и внутренних правил
Не подходит
- Простые FAQ или поиск по одному документу
- Типовые чат-боты поддержки
- Генерация креативных текстов
- Анализ потоковых данных в реальном времени
ARGUS или Discerno?
Оба отвечают со ссылками на источники, поэтому их легко спутать. Разница в том, откуда берётся материал. ARGUS читает документы, которые у вас уже есть и которые нельзя выпускать наружу, — до говоры, руководства, регламенты — и никогда не выходит за ваш периметр. Discerno исследует внешний мир: компанию, к которой вы собираетесь обратиться, её данные в реестрах, её людей и места, где открытые источники противоречат друг другу.
Выбор решает один вопрос: ответ уже есть у вас внутри? Тогда ARGUS. Если он снаружи и его нужно найти и проверить — Discerno.
ARGUS на ваших документах
Звонок на 30 минут: определим задачу с наибольшей отдачей и покажем, что ARGUS находит в ваших данных.
Договориться о звонкеЧастые вопросы об ARGUS
Что такое ARGUS?+
Чем ARGUS отличается от обычного RAG?+
Где работает ARGUS и кто видит данные?+
Как проходит пилот с ARGUS?+
Когда ARGUS не нужен?+
Обновлено: