AI-alapú vállalati tudásbázis: kérdezzen természetes nyelven a saját dokumentumaitól, és kapjon forrásmegjelöléssel ellátott, pontos válaszokat.
A Retrieval-Augmented Generation (RAG) olyan megoldás, amelyben a nagy nyelvi modell (LLM) nem csak a saját „emlékezetéből” válaszol, hanem előbb kikeresi a releváns részleteket az Ön dokumentumaiból – szabályzatokból, szerződésekből, műszaki leírásokból, wiki oldalakból –, és ezekre alapozva fogalmaz.
Így a munkatársak másodpercek alatt találják meg, amit keresnek, a válaszok ellenőrizhetők, mert minden állítás mellett ott a forrásdokumentum, az adatai pedig nem kerülnek nyilvános AI-modellek tanítóadatai közé.
Mit kap?
- Dokumentumok betöltése (PDF, Word, Excel, e-mail, Confluence, SharePoint, fájlszerver)
- Szemantikus és kulcsszavas (hibrid) keresés vektoradatbázissal
- Chat felület forrásmegjelöléssel és jogosultságkezeléssel
- Automatikus újraindexelés a dokumentumok változásakor
- Futtatás felhőben vagy teljesen a cég saját szerverén
Előnyök
- Kevesebb idő megy el információkeresésre
- Gyorsabb betanulás az új kollégák számára
- Ellenőrizhető, hivatkozott válaszok – kevesebb „hallucináció”
- A céges tudás nem vész el a munkatársak távozásával
Tipikus felhasználás
- Belső szabályzatok és HR kérdések
- Ügyfélszolgálati tudásbázis
- Műszaki dokumentáció és karbantartási leírások
- Jogi és szerződéses dokumentumtárak
Technológiák
- LLM (OpenAI, Anthropic, Mistral, Llama)
- pgvector / Qdrant
- Python
- Node.js
- Docker
Gyakori kérdések
Kikerülnek az adataink a cégből?
Nem szükségszerűen. A RAG rendszer teljesen saját szerveren, helyben futtatott nyelvi modellel is működik, így a dokumentumok nem hagyják el a vállalat infrastruktúráját.
Mennyi idő alatt készül el egy RAG rendszer?
Egy működő prototípus jellemzően 2–4 hét alatt elkészül, az éles, jogosultságkezeléssel és integrációkkal ellátott rendszer a dokumentumok mennyiségétől függően 1–3 hónap.