Systemy RAG i asystenci wiedzy firmowej
Budujemy asystentów opartych na RAG (retrieval-augmented generation), którzy przeszukują Państwa dokumenty, procedury i bazy danych oraz odpowiadają na pytania z odwołaniem do źródeł. Zespół znajduje informacje w kilka sekund zamiast godzin.
Jakie problemy rozwiązujemy
- Wiedza jest rozproszona między dyskami, wiki i pocztą
- Nowi pracownicy tygodniami szukają właściwych dokumentów
- Ogólne narzędzia AI nie znają Państwa wewnętrznych informacji
- Odpowiedziom bez źródeł nie można ufać
Typowe zastosowania
- Wewnętrzny asystent wiedzy dla procedur, polityk i instrukcji
- Wyszukiwanie AI w umowach, ofertach i dokumentacji technicznej
- Asystenci dla klientów oparci na zatwierdzonych treściach
- Wsparcie sprzedaży i obsługi szybkimi odpowiedziami o produktach
- Porównywanie i streszczanie dokumentów
Jak przebiega wdrożenie
- 1Identyfikacja źródeł dokumentów i zasad dostępu
- 2Przygotowanie, oczyszczenie i indeksowanie treści w bazie wektorowej
- 3Budowa wyszukiwania i generowania odpowiedzi z cytowaniem źródeł
- 4Ocena trafności odpowiedzi na rzeczywistych pytaniach zespołu
- 5Wdrożenie z kontrolą dostępu, monitorowaniem i aktualizacją treści
Systemy i integracje
- SharePoint, Google Drive, Confluence i Notion
- Dokumenty PDF, Word i arkusze kalkulacyjne
- Bazy wektorowe, m.in. pgvector, Pinecone lub Qdrant
- Modele językowe OpenAI, Anthropic lub Google
- Intranet, Slack lub Microsoft Teams
Bezpieczeństwo, prywatność i nadzór człowieka
Użytkownicy otrzymują odpowiedzi wyłącznie z dokumentów, do których mają dostęp. Każda odpowiedź zawiera odnośniki do źródeł, a jakość wyszukiwania i odpowiedzi mierzymy przed wdrożeniem i po nim. W razie potrzeby dane pozostają w infrastrukturze na terenie UE.
Najczęściej zadawane pytania
Czym jest RAG (retrieval-augmented generation)?
RAG łączy wyszukiwanie z modelem językowym: system najpierw odnajduje najtrafniejsze fragmenty w Państwa dokumentach, a następnie tworzy odpowiedź wyłącznie na ich podstawie, podając źródła.
Kiedy wybrać RAG zamiast dostrajania modelu (fine-tuningu)?
RAG sprawdza się przy wiedzy, która często się zmienia i musi mieć źródło. Fine-tuning służy raczej zmianie stylu lub formatu odpowiedzi. Większość firmowych asystentów wiedzy najlepiej działa w oparciu o RAG.
Czy nasze dane posłużą do trenowania publicznych modeli AI?
Nie. Korzystamy z dostawców i ustawień, które nie trenują modeli na Państwa danych, a dokumenty i indeksy mogą pozostać w kontrolowanej przez Państwa infrastrukturze.
Powiązane usługi
Porozmawiajmy o Państwa potrzebach
Zapraszamy na bezpłatną, 30-minutową konsultację AI. Przeanalizujemy Państwa proces i rzetelnie ocenimy, czy automatyzacja się opłaca.
Umów bezpłatną konsultację