VectorNodeVectorNode

Москва · GPU Infrastructure + Document AI

GPU-инфраструктура в Москве и RAG-решения по корпоративным документам

Локально

GPU-узлы в Москве (безопасно) или на Ваших мощностях

Всеядно

PDF, сканы, таблицы, документы — любые форматы

Доступно

Web-интерфейс, Telegram, MAX или интеграция в ваш софт

GPU-сервер в МосквеПилоты по ТЗPDF, сканы, таблицыWeb, Telegram, MAX

Попробуйте прямо сейчас

Показываем, как RAG отвечает по официальным документам и показывает источники. В ответе мультимодальный RAG суммаризирует полученную релевантную информацию и показывает текст, картинки и таблицы из первоисточников. Попробуйте сами.

Быстрые вопросы

Прикладные кейсы

От поиска по регламентам до разбора сканов — RAG-решения VectorNode закрывают ключевые сценарии работы с документами.

Чат по регламентам

Юристы и compliance

Задайте вопрос — получите ответ с опорой на ГОСТы, инструкции и регламенты.

Поиск по договорам

Юридические департаменты

Находите условия, сроки и обязательства в сотнях договоров за секунды.

Ответы по инструкциям

HR и обучение персонала

Сотрудники спрашивают — нейросеть отвечает по внутренним инструкциям.

Разбор сканов и таблиц

Бухгалтеры и финансисты

OCR распознаёт сканы, извлекает данные из таблиц и отчётов.

Knowledge base для поддержки

Техподдержка и service desk

Соберите базу знаний — нейросеть отвечает клиентам и сотрудникам.

Поиск по архиву

Архивы и документооборот

Мгновенный поиск по терабайтам архивных документов за годы.

RAG по корпоративным документам под ключ

Запускаем AI-контур, который понимает внутренние документы компании, находит релевантные фрагменты и отвечает на вопросы по источникам. Решение подходит для любого корпоративного документооборота: регламенты, договоры, инструкции, отчёты, проектные документы, архивы и внутренние базы знаний.

Что входит

  • Аудит массива документов
  • OCR и распознавание сканов
  • Parsing структуры PDF и таблиц
  • Индексация и retrieval
  • Чат с ответами по документам
  • Web UI и мессенджер-каналы
  • Пилотный запуск и настройка качества

Оцениваем решение по ТЗ, составу документов и сценарию пилота.

Поддерживаемые форматы и источники

Обрабатываем смешанные корпоративные архивы и готовим их к поиску, RAG и chat-интерфейсам.

PDF-документы

Сканированные документы

Таблицы и табличные фрагменты

Текстовые документы

DOCX и офисные файлы

Архивы корпоративных материалов

Внутренние базы знаний

Смешанные корпуса документов

Качество результата зависит от структуры документов, качества сканов и сложности таблиц.

Доступ через web, Telegram и MAX

Результат пилота можно отдать в том канале, который удобен вашей команде: как web-кабинет, как Telegram-бот и как MAX-бот. Telegram поддерживает бизнес-функции для рабочих сценариев, а MAX предоставляет API и инструменты для разработки и публикации ботов.

Браузер

Web

Для сотрудников, которым нужен браузерный интерфейс, поиск по документам, история диалогов и просмотр источников.

Мессенджер

Telegram

Для быстрых запросов, пилотных запусков и команд, которые уже работают в Telegram.

VK

MAX

Для компаний, которым нужен сценарий в российском мессенджере с bot API и webhooks.

Почему VectorNode

Облачные API передают ваши данные третьим лицам и хранят их вне РФ. VectorNode работает на ваших условиях.

КритерийOpenAI / ОблакоVectorNode
Данные вне РФ
Передача 3-м лицам
Свой GPU
Контроль модели
Локальный запуск
Безопасность данных

Как это работает

Ваши документы

input

Индексация

pipeline

Векторная БД

storage

GPU-узел

compute

Ответ

output

Что можно запустить с VectorNode

Основная услуга

RAG по документам под ключ

AI-поиск и чат по корпоративным документам, PDF, сканам и таблицам.

Оценить по ТЗ
Подготовка данных

OCR и извлечение данных

Распознавание документов, таблиц и подготовка к индексации.

Оценить по ТЗ
Инфраструктура

GPU-инфраструктура в Москве

GPU-мощности для LLM, инференса и document AI-пилотов.

Получить КП

Собственная GPU-инфраструктура под пилоты и managed-задачи

RAG-решения VectorNode работают не как абстрактный консалтинг, а на собственной GPU-базе в Москве. Это ускоряет пилоты, упрощает развёртывание и позволяет не зависеть от внешних облаков в момент запуска document AI-сценариев.

  • Размещение в Москве
  • Подходит для LLM, OCR, retrieval и inference
  • Можно запускать пилоты и выделенные managed-сценарии
  • Оценка и конфигурация по ТЗ
GPU2× NVIDIA A100 40 GB
CPUAMD EPYC 9354, 32 cores
RAM256 GB DDR5 ECC
NVMe2× 3.84 TB
ЛокацияМосква, ЦОД

VectorNode DocProof

Тот же RAG — на вашем Android

Локальный AI-поиск по документам на Android-устройстве. Полностью офлайн после загрузки. Установка в один клик.

Qwen 3.5 на устройствеEvidence modePDF + DOCXОфлайн
Скачать APK

Часто задаваемые вопросы

Готовы запустить AI-поиск по документам?

Получите оценку по ТЗ или обсудите пилот в Telegram