RAG-асистент для команди
Відповідати на питання юристів і помічників на основі внутрішніх документів.
- Знаходить релевантні документи і показує джерело
- Не вигадує, якщо даних немає
- Допомагає знайти актуальний шаблон
Усі кейси
RAG-асистент і автоматичний онбординг звільнили команду від рутини
RAG-система на документах фірми та автоматизація онбордингу клієнтів
-80%
ручної роботи при онбордингу
10 хв
онбординг замість 55 хвилин
2-4 місяці
окупність рішення
Про фірму
Lexora Partners - юридична фірма з Києва, що супроводжує малий і середній бізнес: договірне право, IT-компанії, ФОПи, реєстрація бізнесу, трудове і податкове право. Експертиза накопичена в шаблонах, регламентах і релізах, але була розкидана по Google Drive, Notion і старих документах.
Послуги компанії
- Договірне право
- Супровід IT-компаній
- Реєстрація бізнесу
- Юридичний супровід ФОП і ТОВ
- Підготовка договорів
- Трудове право і податкові консультації
- Захист персональних даних
- Юридичний аудит бізнес-процесів
- Супровід eCommerce і SaaS-компаній
Команда
- 2 партнери
- 5 юристів
- 2 помічники юристів
- 1 офіс-менеджер
- 1 бухгалтер на аутсорсі
Інструменти до автоматизації
- Google Drive і Google Docs
- Gmail і Telegram
- Notion
- Google Sheets
- Trello та Zoom
- Шаблони договорів у різних папках
- Внутрішні інструкції в документах і нотатках
Ситуація та проблема
До впровадження AI-рішення робота з новим клієнтом була переважно ручною. Юрист шукав потрібний шаблон договору, уточнював у колег актуальну версію, вручну створював папку клієнта, ставив задачі в Trello і самостійно формував контекст справи. Один онбординг займав 45-70 хвилин.
Операційна проблема: повторювані дії
- Знайти актуальний шаблон договору
- Перевірити, який реліз використати для типу клієнта
- Знайти приклад схожого документа
- Уточнити, де лежить політика конфіденційності
- Створити папку клієнта і набір задач
- Скопіювати шаблони і підготувати опис справи
- Передати інформацію відповідальному юристу
Проблема знань: цінні матеріали розкидані
- Шаблони договорів і релізи
- Внутрішні інструкції та політики
- Типові відповіді клієнтам
- Приклади попередніх документів
- Нотатки по практиках і описи процесів
- Onboarding checklist і client intake forms
Управлінська проблема: немає прозорості онбордингу
- Чи заповнив клієнт анкету
- Чи створена папка і призначений юрист
- Чи створені задачі і стартовий пакет документів
- Чи відправлено клієнту інструкцію
- Чи є ризик затримки
Фінансова проблема: оплачений час на адмінроботу
- Частина часу юристів ішла на рутину, а не на юридичну аналітику
- Це зменшувало маржинальність типових послуг
- Реєстрація, стандартні договори, аудит, пакетний супровід ФОП, онбординг корпоративного клієнта
Як виглядав онбординг раніше
- 01 Клієнт залишає заявку На сайті або пише партнеру в Telegram.
- 02 Менеджер уточнює інформацію Базові дані вручну.
- 03 Дані вносять у Google Sheets Частково.
- 04 Створюється папка клієнта У Google Drive вручну.
- 05 Помічник шукає шаблон Договору або реліз.
- 06 Юрист уточнює актуальну версію У колег.
- 07 Створюється задача в Trello Вручну.
- 08 Партнер призначає юриста Відповідального за справу.
- 09 Юрист формує контекст Читає переписку, заявку, нотатки.
- 10 Частина інформації дублюється У різних місцях.
Цілі проєкту
01
Створити внутрішнього AI-асистента
Відповідає на питання, спираючись на документи, шаблони, релізи та інструкції фірми.
02
Скоротити час пошуку інформації
Юрист отримує відповідь за секунди, а не шукає документ вручну.
03
Автоматизувати онбординг клієнтів
Після анкети система створює структуру справи автоматично.
04
Стандартизувати запуск нової справи
Єдиний процес: анкета, папка, задачі, документи, юрист, резюме.
05
Зменшити кількість внутрішніх уточнень
Частина питань до партнерів і старших юристів закривається через RAG.
06
Захистити конфіденційні дані
Розмежування доступів, логування і контроль джерел.
07
Збільшити продуктивність без найму асистентів
Прибрати рутину, лишити юридичні рішення за людьми.
Обмеження та виклики
На старті проєкту були важливі обмеження, особливо щодо конфіденційності та ролі AI.
Конфіденційність документів
Договори, персональні дані, фінансова інформація, корпоративні документи. AI не отримує зайвих даних і не використовує документи поза дозволеним контекстом.
Документи були неструктуровані
Дублікати шаблонів, старі версії, документи без зрозумілих назв, інструкції в різних форматах, знання в нотатках і "в головах" партнерів. Потрібна інвентаризація.
AI не дає юридичні висновки замість юриста
Асистент допомагає знайти інформацію, готує чернетку, формує резюме або показує релевантні документи. Фінальна відповідальність - за юристом.
Потрібна довіра до джерела
Кожна відповідь має джерело: назва документа, розділ, короткий фрагмент і посилання на файл. Юрист не довіряє AI наосліп.
Онбординг відрізняється за типом клієнта
ФОП, IT-компанія, eCommerce або клієнт на аудит мають різну логіку. Автоматизація враховує тип клієнта і запускає різні сценарії.
Що показав аудит
Перед розробкою провели AI Automation Discovery: дослідили структуру Google Drive, базу знань у Notion, типові шаблони договорів, onboarding checklist, client intake forms, Trello-дошку, процеси призначення юриста і створення клієнтської папки та типи клієнтів у юридичних послугах.
| Метрика | До автоматизації |
|---|---|
| Час онбордингу нового клієнта | 45-70 хвилин |
| Час пошуку потрібного шаблону | 5-20 хвилин |
| Внутрішні уточнення між командою | 35-50 / тиждень |
| Папки зі стандартною структурою | 54% |
| Задачі, створені із затримкою | 28% |
| Час підготовки резюме справи | 20-30 хвилин |
| Кількість основних джерел знань | 4 |
Як працює рішення
Enterprise RAG-асистент на Qdrant дає команді миттєвий доступ до бази знань фірми: шаблонів, регламентів, релізів і попередніх справ. Кожна відповідь супроводжується посиланням на джерело. Паралельно n8n автоматизує онбординг клієнта: профіль, папка, шаблони, задачі та резюме справи.
Джерела знань
Google Drive, Google Docs, PDF, шаблони договорів, релізи, внутрішні інструкції, Notion-база, onboarding documents, типові листи клієнтам.
Data preparation layer
Видалення дублікатів, позначення старих версій, категорії, єдиний формат назв, розбивка на фрагменти, метадані: тип документа, практика, дата, рівень доступу.
Vector database (Qdrant)
Документи індексовані у векторну базу, щоб асистент знаходив релевантні фрагменти за змістом, а не лише за назвою файлу.
AI layer (Claude)
Формування відповіді з джерелами, резюмування документів, чернетки листів, аналіз анкети клієнта, опис справи, рекомендований онбординг-сценарій.
n8n automation layer
Прийом даних з форми, запуск AI-аналізу, створення папок, копіювання шаблонів, створення задач, сповіщення, логування, оновлення трекера.
Trello
Автоматичні задачі: перевірити анкету, conflict check, engagement letter, запит документів, стартова консультація, перший документ, статус.
Telegram / Gmail
Внутрішні сповіщення команді в Telegram; чернетки листів клієнту в Gmail з наступними кроками.
Інтеграції
- Google Drive
- Google Docs
- Notion
- Trello
- Gmail
- Telegram
AI-агенти та їхні ролі
Агент аналізу анкети
Розібрати дані, які заповнив клієнт.
- Тип клієнта і послуга
- Потенційні ризики
- Які документи запросити і яку практику залучити
Агент резюме справи
Підготувати короткий бриф для юриста.
- Хто клієнт і запит
- Що вже надано
- Наступні дії і рекомендований реліз
Агент підбору шаблонів
Підібрати потрібні документи під тип клієнта.
- NDA і engagement letter
- Договір послуг і чек-лист документів
- Політика конфіденційності
Агент комунікації з клієнтом
Підготувати чернетку першого листа після онбордингу.
- Підтвердження заявки і наступні кроки
- Перелік потрібних документів
- Контакт відповідального юриста; лист перевіряє людина
Як це працює тепер
Після заповнення онбординг-форми n8n приймає дані, AI аналізує анкету і визначає тип клієнта, система створює профіль і папку в Google Drive, копіює потрібні шаблони, ставить задачі в Trello, формує резюме справи, сповіщає відповідального юриста і готує чернетку листа клієнту.
Онбординг клієнта: від анкети до старту
- 01 Клієнт заповнює форму Онбординг-анкета збирає первинні дані.
- 02 n8n приймає дані Із онбординг-форми.
- 03 AI аналізує анкету І визначає тип клієнта.
- 04 Система створює профіль і папку У Google Drive з правильною структурою.
- 05 Копіює потрібні шаблони Під тип клієнта.
- 06 Створює задачі в Trello Набір кроків для юриста.
- 07 Формує резюме справи Короткий бриф для юриста.
- 08 Сповіщає юриста Telegram-повідомлення.
- 09 Готує чернетку листа У Gmail для клієнта.
- 10 Юрист перевіряє резюме і чернетку Перед відправкою.
- 11 Клієнт отримує наступні кроки Зрозумілий список дій.
- 12 Команда ставить питання асистенту Під час роботи зі справою.
За людиною залишається
- Фінальні юридичні висновки
- Перевірка і відправка листів клієнту
- Зміна фінальних документів
- Рішення про конфлікт інтересів
- Затвердження умов співпраці
- Юридична оцінка справи
Результат: до і після
Онбординг клієнта
Пошук шаблону
До автоматизації Після
Онбординг скоротився з ~55 до ~10 хвилин, а пошук потрібного документа з ~12 хвилин до однієї.
| Показник | Було | Стало |
|---|---|---|
| Час онбордингу клієнта | 45-70 хв | 8-12 хв |
| Пошук потрібного шаблону | 5-20 хв | 30-90 сек |
| Внутрішні уточнення | 35-50 / тиждень | -41% |
| Папки зі стандартною структурою | 54% | 96% |
| Задачі, створені із затримкою | 28% | 4% |
| Час резюме справи | 20-30 хв | 2-4 хв |
| Ризик старого шаблону | середній | суттєво знижений |
Економічний ефект
Для розрахунку економічного ефекту ми взяли консервативну модель. До автоматизації один онбординг займав у середньому 55 хвилин, після - близько 10. Плюс команда щодня економить час на пошуку шаблонів, інструкцій і релізів.
-80%
Ручна робота при онбордингу
~65 год/міс
Економія часу команди
2-4 місяці
Окупність рішення
35 клієнтів × 45 хв 26,25 год / місяць
7 людей × 15 хв × 22 дні 38,5 год / місяць
64,75 год × 700 грн 45 325 грн / місяць
Скорочення онбордингу і миттєвий пошук по базі знань вивільняють близько 64 годин команди на місяць, що дорівнює приблизно 45 000 грн. Рішення окупається приблизно за 2-4 місяці.
Що робить AI, а що людина
AI виконує
- Шукати інформацію у внутрішніх документах
- Показувати релевантні джерела
- Резюмувати документи
- Допомагати знайти шаблон
- Готувати чернетки внутрішніх нотаток
- Формувати резюме клієнтської анкети
- Пропонувати наступні кроки на основі релізів
- Створювати чернетки листів для перевірки людиною
Залишається за людиною
- Самостійно давати фінальний юридичний висновок клієнту
- Відправляти листи без перевірки людиною
- Змінювати фінальні документи без погодження
- Використовувати документи поза доступом ролі
- Вигадувати відповіді без джерел
- Замінювати юридичну оцінку адвоката або партнера
- Приймати рішення про конфлікт інтересів
- Затверджувати умови співпраці з клієнтом
Система логує
- Запити до RAG-асистента
- Використані джерела
- Створені папки і задачі
- Згенеровані резюме
- Чернетки повідомлень
- Помилки автоматизації
- Сценарії, де AI не знайшов відповідь
- Розмежування доступів за рівнями
Ми давно мали багато шаблонів, інструкцій і документів, але команда все одно часто питала одне й те саме або шукала потрібний файл вручну. Після запуску RAG-асистента працювати з нашою базою знань стало значно простіше. А автоматичний онбординг прибрав велику частину рутини зі старту нової справи.
Наступні етапи
01
Розширення RAG на клієнтські справи
Підключити архів завершених справ з розмежуванням доступів, щоб юристи швидше знаходили схожі кейси і приклади документів.
02
Автоматична перевірка документів
AI допомагає з попередньою перевіркою договорів: відсутні розділи, порівняння з шаблоном, нестандартні умови, список питань для юриста.
03
Клієнтський портал
Портал, де клієнт бачить статус справи, список потрібних документів, завантажені файли, наступні кроки і відповідального юриста.
04
Автоматизація регулярного супроводу
Для клієнтів на абонентському супроводі: щомісячні звіти, нагадування про дедлайни, оновлення документів, summary для партнера.
05
AI-асистент для чернеток документів
На основі анкети клієнта і шаблонів готувати перші чернетки NDA, договорів послуг, запитів документів і внутрішніх legal memos.
06
Аналітичний дашборд для партнерів
Нові клієнти, типи послуг, завантаження юристів, час онбордингу, статуси справ, частота використання RAG, вузькі місця.
Що зазвичай питають про рішення
Чи дає AI-асистент юридичні висновки?
Ні. Асистент знаходить інформацію, показує джерело і готує чернетку. Фінальний юридичний висновок завжди залишається за юристом.
Як забезпечена конфіденційність документів?
Доступ розмежований за ролями, дані зберігаються на інфраструктурі фірми, а кожна відповідь має посилання на джерело для швидкої перевірки.
Що, якщо потрібного документа немає в базі?
Асистент не вигадує відповідь. Він прямо повідомляє, що документа немає, і пропонує найближчі релевантні матеріали.
Скільки часу займає впровадження?
Перша версія з RAG-асистентом і автоматичним онбордингом запустилася за 4 тижні, разом з інвентаризацією шаблонів.
Які джерела знань можна підключити?
Google Drive, Notion, PDF-документи, шаблони договорів і релізи. Документи готують і розмічають перед індексацією у векторну базу.
Кому підходить це рішення
Найкраще підходить для
- Юридичні та консалтингові фірми
- Бухгалтерські компанії
- HR-агенції
- IT-аутсорсингові компанії
- Агенції нерухомості
- Фінансові консультанти
- Навчальні компанії
- Сервісні B2B-компанії з великою кількістю SOP і шаблонів
Особливо корисно, якщо
- Команда часто шукає документи вручну
- Багато шаблонів і старих версій
- Нові співробітники довго розбираються в процесах
- Онбординг клієнтів займає багато часу
- Партнери відповідають на повторювані питання
- Документи в Google Drive, Notion, Dropbox або SharePoint
- Потрібно стандартизувати запуск нових клієнтських справ
- Бізнес хоче масштабуватися без збільшення адмінкоманди
Хочете такий самий результат?
30-хвилинна розмова про ваш бізнес. Покажемо де AI зекономить гроші або час і запропонуємо конкретний наступний крок.