PipesHub: корпоративный поиск за 5 минут, а не за 5 месяцев

Забудьте про vendor lock-in. Начните искать

Представьте: вам нужен корпоративный поиск, который работает с Slack, Notion, Confluence, Jira и еще парой десятков источников. Который не просто находит документы, а понимает связи между ними. Который показывает, откуда взялся ответ, и насколько ему можно доверять. И который разворачивается не за полгода, а за пять минут.

PipesHub делает именно это. И делает это с таким размахом, что кажется нереальным.

Что внутри этой коробки?

PipesHub — это не просто еще один RAG. Это целая экосистема, собранная с умом и без компромиссов.

Event-streaming архитектура на Kafka

Все данные текут через Kafka. Каждый документ, каждый запрос, каждый ответ — это событие. Зачем? Потому что так система масштабируется без боли. Потому что так можно обрабатывать данные в реальном времени. Потому что так можно подключить любую внешнюю систему, просто подписавшись на топик.

Вы добавляете новый источник данных? Он пишет в Kafka. Вам нужна аналитика? Читайте из Kafka. Хотите кэшировать результаты? Тоже Kafka. Архитектура, которая не ломается при росте нагрузки.

Agentic RAG, который думает

Обычный RAG находит релевантные чанки и склеивает ответ. Agentic RAG в PipesHub работает иначе. Он использует агентов, которые:

• Анализируют сложность запроса
• Разбивают его на подзадачи
• Ищут информацию в разных источниках
• Сверяют факты между собой
• Строят цепочку рассуждений

Результат? Ответы, которые имеют смысл, а не просто содержат ключевые слова. Если вы работали с Production-ready AI-агентами, поймете разницу сразу.

Knowledge graphs — мозг системы

PipesHub автоматически строит графы знаний из ваших данных. Люди, проекты, документы, задачи — все связано. Когда вы спрашиваете "Какие у нас есть проекты по машинному обучению?", система не ищет фразу "проекты по машинному обучению". Она находит все проекты, находит всех участников, находит связанные документы и задачи, и строит ответ на основе этих связей.

Это похоже на то, что делает Ragex для анализа кода, только для корпоративных данных.

Визуальные цитаты с confidence score

Каждый ответ сопровождается цитатами из исходных документов. Но не просто текстом — визуальными блоками, которые показывают, откуда взялась информация. И рядом — confidence score, оценка уверенности системы в этом фрагменте.

85%? Можно доверять. 45%? Возможно, стоит перепроверить. Прозрачность, которая спасает от ошибок.

Интеграции? Да все, что нужно

Slack, Notion, Confluence, Jira, GitHub, GitLab, Google Drive, SharePoint, Zendesk, Intercom... Список занимает полстраницы документации. Каждая интеграция работает через коннекторы, которые тоже используют Kafka. Хотите добавить свой источник? Напишите коннектор на любом языке и подключите к топику.

Развертывание: одна команда, серьезно

Клонируете репозиторий. Запускаете docker compose up. Ждете пару минут. Все. Система готова.

В контейнерах:

• Kafka с ZooKeeper
• Elasticsearch для индексации
• Neo4j для графов знаний
• Векторная база (можно выбрать между несколькими)
• API-сервер на FastAPI
• Веб-интерфейс на React
• Коннекторы для основных источников

Настроить локальную LLM? Подключите свою, как в полностью локальном RAG. Нужна гибридный поиск? Система использует комбинацию BM25 и векторного поиска, как в гибридном поиске для RAG.

С чем сравнивать? Сложный вопрос

PipesHub занимает уникальную нишу. Давайте посмотрим на альтернативы:

PipesHub выигрывает у коммерческих решений открытостью и архитектурой. Выигрывает у самописных систем — готовностью и полнотой. Это как взять ML-песочницу, но для корпоративного поиска.

Кому это нужно? Всем, у кого больше 10 сотрудников

Но особенно:

Технические команды

Разработчики, DevOps, data scientists. У которых документация разбросана по Confluence, код в GitHub, обсуждения в Slack, а задачи в Jira. Которые тратят полдня на поиск информации о том, как настроить тот самый сервис, который настраивали полгода назад.

Поддержка и продажи

Которые отвечают на одни и те же вопросы, но ответы где-то в базе знаний, где-то в переписке, где-то в презентациях. Которым нужны точные ответы с источниками, а не "кажется, где-то читал".

Компании, которые боятся vendor lock-in

Которые устали платить за подписки, которые растут с каждым годом. Которые хотят контролировать свои данные и свою инфраструктуру. Которые понимают, что корпоративный поиск — это критическая система, а не игрушка.

Пример: как это работает в реальной жизни

Ваша команда работает над новым feature. Нужно понять:

1. Какие похожие фичи уже делали?
2. Кто их разрабатывал?
3. Какие были проблемы?
4. Какая документация есть?

Раньше вы бы:

• Искали в Jira по ключевым словам
• Писали в Slack "ребята, кто помнит..."
• Копались в Confluence
• Смотрели коммиты в GitHub
• Тратили 2-3 часа

С PipesHub вы:

• Задаете вопрос в интерфейсе
• Получаете ответ с ссылками на задачи, людей, документы, код
• Видите связи между ними на графе
• Тратите 5 минут

Разница как между локальным RAG для видео и ручным просмотром часов записи.

Что дальше? Автоматизация навыков

Самое интересное в PipesHub — это потенциал для расширения. Система уже умеет автоматически создавать RAG-навыки из документации, похоже на то, что делает Skill Seekers. Но в будущем можно будет:

• Подключать внешние LLM через MCP, как в Owlex MCP-сервере
• Использовать более эффективные модели, вроде Mamba для длинных контекстов
• Оптимизировать загрузку моделей, как в Swift-клиенте для Hugging Face

PipesHub — это фундамент. На котором можно строить что угодно.

Стоит ли пробовать? Однозначно да

Если вам нужен корпоративный поиск, и вы не хотите:

• Тратить месяцы на разработку
• Платить тысячи долларов в месяц
• Зависеть от вендора
• Иметь систему, которая не масштабируется

Тогда PipesHub — ваш выбор. Разверните его на тестовом сервере. Подключите пару источников. Попробуйте задать вопросы, на которые раньше искали ответы часами. И вы поймете, почему event-streaming архитектура и knowledge graphs — это будущее корпоративного поиска.

Пять минут на развертывание. Пять часов на настройку интеграций. И у вас работает система, которая экономит дни работы каждый месяц.

Это не магия. Это просто хорошая инженерия.