Загрузите документы
8 типов источников, два языка — вся ваша база в одном месте.
Исследование и знания
Tessera·HP LIVE
ИИ пересказывает ваши методологии своими словами. Tessera отвечает точной цитатой автора — и помнит всё между сессиями.
Загрузите свои документы — и спрашивайте. Tessera находит нужный фрагмент в вашей двуязычной базе и отвечает с точными цитатами, не искажая авторские термины. А ещё она работает как память для ваших AI-агентов: Claude и Cursor подключаются к ней и видят тот же корпус, что и вы.
Проблема
Спрашиваете ИИ про свою же методологию — а он отвечает чужими словами.
У вас сложная база знаний на двух языках. Обычный поиск теряет нить между сессиями и пересказывает ваши термины «по-своему» — а где он это взял, не покажет. Авторская методология такого не прощает: одно искажённое слово — и смысл уже не ваш.
Как это работает
Загрузили → спросили → получили цитату.
Поиск тремя способами сразу
3 модели + BM25 + rerank находят именно тот фрагмент, а не «что-то похожее по смыслу».
Ответ с точной цитатой
Видно, откуда взят каждый кусок [N], и насколько ответ уверенный — слова автора, а не пересказ.
Память для ваших ИИ
Подключите Tessera как MCP-сервер — и все ваши AI-агенты работают на этом же корпусе.
Возможности
База знаний, которая питает агентов.
Гибридный retrieval
3 embedding-модели + BM25 + rerank — точность вместо «похожего по смыслу».
Цитаты и уверенность
Ответы с inline-цитатами [N] и калиброванной confidence.
8 типов источников
Документы, страницы, заметки — двуязычно.
5 Studio-навыков
Бриф, аудит методологии, аудио-обзор в стиле подкаста, mind map, кросс-проектный синтез.
MCP-сервер
Tessera сама является памятью для Claude, Cursor и любых AI-агентов.
Multi-tenant RBAC
Команды и роли — self-hosted в ЕС, GDPR.
Чем отличается
NotebookLM — для заметок. Tessera — для методологий.
Тройной retrieval.В отличие от NotebookLM — 3 embedding-модели + BM25 + rerank и brand-aware точность под авторские термины.
MCP-native.Подключается к любому AI-агенту как общая память — NotebookLM так не умеет.
Self-hosted в ЕС.Multi-tenant, RBAC, GDPR — ваш корпус не уходит в чужое облако.
Пруфы
Цифры, а не обещания.
$0.65
стоимость retrieval в год
~18.8 с
RAG-ответ с цитатами
7/7
типов запросов проходят
14×95×56
бенчмарк: моделей × chunks × запросов
Оффер · Value Equation
Ваша база знаний — с ответом словами автора.
Что получите
Одну память на все ваши AI
Одна база знаний питает и вас, и всех ваших агентов — из одного места.
Чем докажем
7/7 типов запросов
Проверено на 14 моделях × 95 chunks × 56 запросов.
Как быстро
~18.8 секунды
От вопроса до ответа с цитатами.
Сколько усилий
Загрузили документ
Сразу чат с цитатами — без настройки пайплайнов.
Без риска
Загрузите один документ и проверьте точность цитат сами — прежде чем переносить весь корпус.
Вопросы
Частые вопросы
Тройной retrieval, поддержка авторской терминологии, и Tessera сама работает как MCP-сервер — её память видят ваши AI-агенты.
Стандарт, по которому Claude/Cursor подключаются к внешней базе знаний; Tessera отдаёт ваш корпус агентам как общую память.
Self-hosted инфраструктура в ЕС с GDPR и multi-tenant RBAC — корпус не уходит в чужие LLM.
Дай своим агентам вторую память.
Двуязычно. С цитатами. Self-hosted в ЕС.