Firmowa wiedza
Wdrożenia RAG i prywatna baza wiedzy AI
Tworzymy rozwiązania, w których model odpowiada na podstawie dokumentów, procedur i wiedzy firmy. RAG pozwala ograniczyć halucynacje i utrzymać dane pod kontrolą.
Dla kogo
Dla organizacji, które mają dużo dokumentów, procedur lub wiedzy operacyjnej i chcą udostępnić ją zespołowi przez bezpieczny interfejs AI.
Co dostajesz
Lokalna lub prywatna indeksacja dokumentów.
Wybór modelu embeddingowego, bazy wektorowej i sposobu aktualizacji danych.
API lub prototyp aplikacji do pytań i odpowiedzi na dokumentach.
Zasady kontroli dostępu, retencji i oceny jakości odpowiedzi.
Proces
Audyt dokumentów
Sprawdzamy formaty, jakość, poufność i strukturę źródeł wiedzy.
Projekt pipeline
Dobieramy chunking, embeddingi, bazę wektorową i strategię wyszukiwania.
Prototyp i testy
Testujemy odpowiedzi na realnych pytaniach użytkowników i poprawiamy trafność.
Wdrożenie
Uruchamiamy rozwiązanie lokalnie lub w kontrolowanym środowisku prywatnym.
Najczęstsze pytania
Czy RAG wymaga trenowania modelu?
Nie zawsze. Najczęściej dokumenty są indeksowane i pobierane do kontekstu odpowiedzi bez kosztownego fine-tuningu.
Czy dokumenty opuszczają firmę?
Nie muszą. Przy lokalnym wdrożeniu embeddingi, baza wektorowa i model mogą działać w infrastrukturze klienta.
Jak mierzyć jakość RAG?
Przez zestaw pytań testowych, ocenę trafności źródeł, kompletność odpowiedzi i liczbę odpowiedzi bez pokrycia w dokumentach.