15 секунд против 18 минут: Мосбиржа запустила внутренний ИИ-поисковик, ускорив поиск в 72 раза
Московская биржа запустила корпоративный ИИ-поисковик MOEX RAG на базе Retrieval-Augmented Generation. Сервис ускоряет поиск по нормативной базе в 72 раза: 15 секунд против ~18 минут. Индекс охватывает более 1500 внутренних документов; релевантность ответов превышает 80%. Инструмент уже используется операционными и методологическими подразделениями для быстрых выдержек с указанием источника, что сокращает ошибки и ускоряет взаимодействие с клиентами и партнёрами.
Проект разработан и внедрён менее чем за два месяца и позиционируется как стратегическая инфраструктура, а не эксперимент. Следующий этап — связка с персональным ассистентом MOEX Insight (офисная интеграция, учёт контекста работы сотрудника, голос/текст), чтобы выдавать не только факты, но и варианты решения задач «в моменте».
- Архитектура: RAG, персонализированный CoPilot-слой.
- Масштабирование: единая логика и точность при переносе в разные среды; рассматривается коммерциализация для корпоративного сегмента.
- Эффект: цифровая «память» организации и бэкенд для принятия решений.
Читайте также
Чтобы получить максимум от AI, маркетологам нужно дать ему контекст бренда
Я дал LLM память, root-доступ и деньги. Получился ли «свободный ИИ»?
Retrieval-Augmented Generation (RAG): глубокий технический обзор
2ГИС внедрил ИИ-помощника в сервис геоаналитики — он оценит потенциал локации для открытия бизнеса
Яндекс открыл доступ к крупнейшей LLM в России — Qwen3-235B для бизнеса и разработки ИИ-агентов
- RAG как корпоративная память регламентов: Корпоративный поиск на базе Retrieval-Augmented Generation превращает разрозненные нормативные документы в единую цифровую память. Такой слой снимает ручной парсинг регламентов и ускоряет доступ к знанию в десятки раз, что критично для AdOps и продуктовых команд.
[архитектура]
Зарегистрированные пользователи видят только два тезиса.
Зарегистрироваться
