Odpowiedzi muszą wynikać z aktualnych materiałów
Cennik, procedura lub dokumentacja zmieniają się częściej niż wiedza ogólnego modelu.
Asystent AI z kontrolowanym zakresem wiedzy
Chatbot RAG oparty na wiedzy firmy
Asystent przeszukuje zatwierdzone materiały firmy i buduje odpowiedź na ich podstawie. Może obsługiwać klientów albo pracowników, wskazywać źródła, respektować uprawnienia i przekazywać rozmowę człowiekowi, gdy brakuje danych.
Dlaczego zwykły chatbot nie wystarcza?
Nie każda informacja jest dostępna dla każdego
Asystent wewnętrzny powinien uwzględniać role użytkowników i zakres dostępu do dokumentów.
Brak źródła utrudnia ocenę odpowiedzi
Użytkownik potrzebuje linku do dokumentu lub fragmentu, na którym system oparł odpowiedź.
Od źródła do gotowego wyniku
- Wiedza01
Dokumenty i systemy firmy
Procedury, oferta, instrukcje, baza pomocy lub wybrane rekordy.
- RAG02
Wyszukanie właściwego kontekstu
Uprawnienia, źródła, reguły odpowiedzi i kontrola braku danych.
- Odpowiedź03
Czat z cytowanym źródłem
Strona internetowa, panel pracownika albo używany komunikator.
Co zmienia wdrożenie
Odpowiedzi oparte na wskazanej bazie wiedzy
Asystent korzysta z zatwierdzonych materiałów zamiast polegać wyłącznie na wiedzy modelu.
Jasna ścieżka do człowieka
Pytania wymagające decyzji, danych osobowych lub nieobecne w źródłach mogą zostać przekazane zespołowi.
Informacja o lukach w materiałach
Analiza pytań bez dobrej odpowiedzi pokazuje, które dokumenty i procedury trzeba uzupełnić.
Co może obejmować zakres
- analiza pytań użytkowników i dostępnych źródeł wiedzy
- przygotowanie dokumentów do wyszukiwania semantycznego
- dobór modelu, sposobu wyszukiwania i reguł odpowiedzi
- cytowanie źródeł i obsługa braku wystarczających informacji
- role użytkowników oraz kontrola dostępu
- integracja ze stroną, panelem lub komunikatorem
- przekazywanie rozmowy do człowieka i zbieranie kontaktu
- monitoring pytań, jakości odpowiedzi i kosztów użycia
Jak uruchamiamy pierwszy etap
- 01
Pytania i próbka wiedzy
Zbieramy rzeczywiste pytania oraz reprezentatywne dokumenty, na których trzeba oprzeć odpowiedzi.
- 02
Prototyp z cytowaniem źródeł
Budujemy ograniczoną wersję i sprawdzamy ją na uzgodnionym zestawie pytań testowych.
- 03
Reguły, uprawnienia i integracja
Dodajemy zasady przekazania rozmowy, kontrolę dostępu i docelowy kanał komunikacji.
- 04
Monitoring po wdrożeniu
Analizujemy pytania bez odpowiedzi, aktualizujemy wiedzę i mierzymy wykorzystanie systemu.
Najczęstsze pytania
Czym chatbot RAG różni się od zwykłego chatbota AI?
Przed odpowiedzią wyszukuje informacje w określonej bazie wiedzy i przekazuje je modelowi jako kontekst. Dzięki temu może odpowiadać na podstawie dokumentów firmy i wskazywać wykorzystane źródła.
Jakie dokumenty można podłączyć do chatbota?
Najczęściej są to strony, pliki PDF, instrukcje, procedury, materiały produktowe i bazy pomocy. Ostateczny zakres zależy od jakości danych, uprawnień i częstotliwości aktualizacji.
Co chatbot zrobi, gdy nie znajdzie odpowiedzi?
Powinien jasno poinformować o braku danych, poprosić o doprecyzowanie albo przekazać rozmowę człowiekowi. Nie projektujemy procesu tak, aby system uzupełniał brakujące fakty zgadywaniem.
Inne rozwiązania dla firm
Pokaż nam obecny sposób pracy
Podeślij przykładowe dane, dokumenty lub listę źródeł. Ocenimy, jaki pierwszy etap da się bezpiecznie uruchomić i jak zmierzyć jego wynik.
Skonsultuj proces z inżynierem