У цій роботі розглядаються підходи до побудови систем пошуку та аналізу неструктурованих текстових документів із використанням великих мовних моделей. Пояснюється вибір архітектури Retrieval-Augmented Generation (RAG) та інтеграції векторних баз даних для підвищення точності контекстно-залежних відповідей. На прикладі розробленого прототипу системи аналізу документів розглядаються особливості проєктування підсистем парсингу, чанкінгу тексту та реалізації пайплайнів лексичного (BM25), семантичного та гібридного пошуку. Виконано кількісне оцінювання ефективності розроблених методів пошуку та перевірено якість згенерованих системою відповідей.