How accurate is a RAG pipeline built by WNC?

Accuracy depends on the source data, but WNC RAG pipelines typically reach 80–95% answer correctness on domain-specific evaluation sets. Every project ships with an evaluation harness so accuracy is measured, not estimated.

How much does a RAG pipeline cost?

Most WNC RAG projects fall in the $15,000–$80,000 range for end-to-end production pipelines. Multi-tenant or very large corpora can push to $120,000+.

How large a knowledge base can a WNC RAG pipeline handle?

WNC has built pipelines indexing from a few hundred to several million documents. Architecture is chosen per project — Pinecone, pgvector, Qdrant, or AWS OpenSearch — based on size and query patterns.

Which vector databases does WNC support?

WNC works with Pinecone, pgvector (Postgres), Qdrant, Weaviate, ChromaDB, and AWS OpenSearch. Choice is made based on scale, cost, and existing infrastructure.

How long does a RAG pipeline project take?

Typical RAG pipeline projects run 3 to 8 weeks, including ingestion, retrieval design, evaluation, and deployment.

Усі послуги

RAG-конвеєри

Отримуйте відповіді зі своїх знань за секунди.

Швидкі, надійні відповіді з вашого власного контенту — із джерелами.

Ваша команда та клієнти витрачають час на пошук у документах, вікі та тикетах відповідей, які десь уже існують. Ми під’єднуємо ШІ до ваших власних знань, щоб будь-хто міг поставити запитання звичайною мовою й отримати надійну відповідь із посиланням на джерело за секунди — замість того, щоб копатися, гадати чи розпитувати.

Почнімо керувати Відкрити Kanban

01 / Що це вирішує

Де пошук припиняється.

Відповіді, а не список файлів

Поставте запитання й отримайте саму відповідь, зібрану з ваших документів — а не купу файлів, які треба відкривати й читати.

Знайдіть за змістом

Люди знаходять потрібну інформацію, навіть коли не знають точних слів чи де вона лежить.

Прямі відповіді з довгих документів

Витягуйте конкретну відповідь із контрактів, інструкцій чи звітів за секунди, із джерелом для перевірки.

ШІ, що знає ваш бізнес

Відповіді ґрунтуються на ваших власних даних, тож вони відповідають тому, як справді працює ваша компанія — а не відкритому вебу.

02 / Стек

Технології, на яких ми будуємо.

Галузеві стандарти, нудні у хорошому сенсі: інструменти з майбутнім, які знатиме й наступний інженер.

Векторні бази даних

Pinecone
Керована векторна база даних для продакшну
Weaviate
Векторний пошуковий рушій з відкритим кодом
Qdrant
Високопродуктивний пошук за векторною подібністю
Chroma
Легковаговна база даних ембедингів
pgvector
Векторний пошук у PostgreSQL

Моделі ембедингів

OpenAI Embeddings
text-embedding-3-small/large
Cohere Embed
Багатомовні моделі ембедингів
Voyage AI
Ембединги для конкретних доменів
BGE/E5
Моделі ембедингів з відкритим кодом

RAG-фреймворки

LangChain
Комплексний інструментарій для RAG
LlamaIndex
Фреймворк даних для LLM-застосунків
Haystack
Наскрізний NLP-фреймворк
Unstructured
Парсинг та розбиття документів на фрагменти

03 / Підхід

Як ми створюємо те, що служить довго.

Розумне розбиття на фрагменти

Інтелектуальне розбиття документів для оптимального пошуку.

Швидкий пошук

Субсекундний пошук серед мільйонів документів.

Приватність даних

Ваші дані лишаються в безпеці завдяки захисту корпоративного рівня.

Гібридний пошук

Поєднання семантичного та ключового пошуку для найкращих результатів.

04 / Стандарти

Найкращі практики, якими ми не нехтуємо.

Ми дотримуємося галузевих стандартів і перевірених методів у кожному проєкті — саме завдяки їм оцінка залишається реалістичною.

Налаштування оптимального розміру фрагментів та перекриття
Витягування та фільтрація метаданих
Повторне ранжування для кращої релевантності
Контекстне стиснення
Трансформація та розширення запитів
Відстеження цитувань та джерел
Запобігання галюцинаціям
Інкрементне індексування
Підтримка мультимодальних документів
Моніторинг продуктивності та аналітика

05 / Інфраструктура

Де воно працює і як лишається доступним.

Векторні бази даних та конвеєри ембедингів
Завантаження документів, розбиття на фрагменти та завдання синхронізації
Набір для оцінювання якості пошуку
AWS + GPU для self-hosted ембедингів

Start

Готові побудувати свою базу знань?

Розкажіть, на що мають відповідати ваші документи. Старший інженер відповість чесним обсягом та ціною.

Let’s manage or open the client Kanban

Отримуйте відповіді зі своїх знань за секунди.

Швидкі, надійні відповіді з вашого власного контенту — із джерелами.