Dostęp zgodny z uprawnieniami
Projektuję wyszukiwanie z uwzględnieniem uprawnień do dokumentów i uzgodnionego miejsca przetwarzania danych, aby model otrzymywał tylko treści dostępne dla użytkownika.
AI i Twoja baza wiedzy
Wiedza Twojej firmy.
W zasięgu Twojego zespołu.
Pomóż zespołowi znajdować odpowiedzi w rozproszonych dokumentach, poznawać produkty i stosować wewnętrzne procedury. Łączę AI z wiedzą Twojej firmy w narzędziach, których już używacie.
Jak model pracuje z Twoimi danymi
RAG, czyli generowanie wspomagane wyszukiwaniem, wprowadza właściwe materiały do kontekstu modelu w chwili zadania pytania. Dokumenty pozostają w osobnej warstwie wiedzy; jej aktualizacja nie wymaga ponownego trenowania modelu językowego.
01 Przygotuj wiedzę
- Twoje źródła
Dokumenty, przewodniki produktowe, procedury i wewnętrzne wiki.
- Przygotowanie i wektoryzacja
Podziel treść na przydatne fragmenty. Model embeddingowy odwzorowuje ich znaczenie w postaci wektorów.
- Baza wektorowa
Indeksuj wektory razem z tekstem lub odnośnikami, wersjami źródeł i metadanymi uprawnień.
02 Wyszukuj przy każdym pytaniu
- Zadaj pytanie
Przekształć pytanie tym samym modelem embeddingowym, którego użyto dla dokumentów.
- Znajdź właściwe źródła
Szukaj podobieństwa, łącz wyniki ze słowami kluczowymi i filtruj je według uprawnień użytkownika przed przekazaniem dalej.
- Wygeneruj odpowiedź
Przekaż modelowi językowemu pytanie i wybrane fragmenty. Zwróć odpowiedź z odnośnikami do źródeł.
Wyszukiwanie wektorowe odnajduje fragmenty o podobnym znaczeniu mimo innego sformułowania. Słowa kluczowe uzupełniają je przy dokładnych kodach produktów, nazwach i terminach.
Przykład poglądowy · fikcyjne dokumenty
Od pytania do odpowiedzi z możliwym do sprawdzenia źródłem
Pytanie
„Klient otrzymał uszkodzony towar. Czego potrzebujemy, aby zorganizować wymianę?”
Odnalezione fragmenty
[1] Instrukcja zwrotów · §3
Zapisz numer zamówienia i zdjęcie uszkodzenia.
[2] Procedura obsługi · §2
Utwórz wniosek o wymianę do weryfikacji przez zespół obsługi.
Odpowiedź oparta na źródłach
Zbierz numer zamówienia i zdjęcie uszkodzonego towaru [1]. Następnie utwórz wniosek o wymianę do weryfikacji przez obsługę [2].
W działającym systemie odnośniki otwierają oryginalne fragmenty źródeł.Wiedza, którą można utrzymać
Zmiany, usuwanie i wersjonowanie dokumentów wymagają procesu aktualizacji. W ramach wdrożenia ustalamy odpowiedzialność i wymaganą aktualność danych.
Mierzalna jakość
Sprawdzamy rzeczywiste pytania, zgodność odpowiedzi ze źródłami i brakujące informacje. Gdy materiał jest niewystarczający, asystent powinien to wskazać lub poprosić o doprecyzowanie. RAG nadal może popełniać błędy.
Zacznij od jednego źródła wiedzy i jednego użytecznego procesu.
Pilotaż może sprawdzić wewnętrznego asystenta wiedzy, wsparcie produktu lub wdrażanie nowych pracowników. Przed rozszerzeniem uzgadniamy ocenę jakości odpowiedzi, trafności wyszukiwania, czasu reakcji i kosztu.
Podstawy techniczne: RAG i wyszukiwanie · Indeksowanie i embeddingi. Model i bazę danych dobieramy do Twoich wymagań.
Połącz AI z wiedzą swojej firmy ↗