AI asistenti, kas atbild no jūsu dokumentiem

RAG nozīmē, ka asistents vispirms atrod atbilstošo fragmentu jūsu materiālos un tikai tad no tā veido atbildi. Darbinieki un klienti saņem atbildi ar norādītu avotu.

Pazīmes, ka tas ir vajadzīgs

Meklēšana aizņem ilgāk nekā lasīšana.

Atbilde ir kaut kur simtiem lappušu rokasgrāmatu, noteikumu un vecu e-pastu vidū.

Tie paši jautājumi nonāk pie tiem pašiem ekspertiem.

Daži cilvēki atbild visu vietā, un viņu pašu darbs pa to laiku gaida.

Vispārīgi AI rīki min.

Vispārīgs čatbots nezina jūsu produktus un noteikumus, tāpēc robus aizpilda ar atbildi, kas izklausās ticami.

Jauniem darbiniekiem orientēties vajag mēnešus.

Zināšanas ir dokumentos un cilvēku galvās, un nevienam no tiem nav viegli pajautāt.

Kā mēs to veidojam

  1. Apzinām avotus

    Kuri dokumenti ir noteicošie, kam tie pieder un cik bieži tie mainās.

  2. Nosakām piekļuvi

    Piekļuve seko esošajām tiesībām, tāpēc atbildē izmanto tikai dokumentus, ko lietotājs drīkst atvērt.

  3. Sagatavojam saturu

    Dokumentus sadalām, attīrām un indeksējam vektoru meklēšanai, un indekss atjaunojas, kad tie mainās.

  4. Veidojam asistentu

    Meklēšana, atbildes veidošana un saites uz avotiem rīkā, ko cilvēki jau lieto.

  5. Pārbaudām atbildes

    Pārbaudām ar reāliem jautājumiem un labojam trūkumus gan avotos, gan sistēmā.

Kur izmanto RAG

  • Uzņēmuma zināšanu bāze

    Noteikumi, procedūras un instrukcijas, par kurām var jautāt savos vārdos.

  • Tehniskās dokumentācijas asistents

    Specifikācijas un rokasgrāmatas inženieriem, montētājiem vai servisa komandām.

  • Klientu atbalsta zināšanas

    Atbalsta darbinieki vai paši klienti saņem atbildes no produktu un pakalpojumu materiāliem.

    AI aģenti
  • Līgumu un dokumentu meklēšana

    Atrast punktu, termiņu vai pienākumu daudzu līgumu vidū.

  • Asistents darbiniekiem

    Viena vieta, kur jautāt par personāla, IT un iekšējiem procesiem.

Ar ko veidojam

RAG ir arhitektūra, nevis gatavs produkts. Sastāvdaļas izvēlamies atbilstoši jūsu dokumentiem, valodām un privātuma prasībām.

  • OpenAI
  • LLM
  • Embeddings
  • Vektoru meklēšana
  • LangChain
  • Dokumentu parsēšana

Biežākie jautājumi

Kad atbildes ir atkarīgas no jūsu pašu dokumentiem, to ir pārāk daudz, lai meklētu manuāli, un kļūdainai atbildei ir sekas.

RAG modeli ar jūsu dokumentiem neapmāca: tie tiek atrasti brīdī, kad uzdots jautājums. To, kurš pakalpojumu sniedzējs un kur apstrādā datus, nosakām pirms izstrādes.

Asistentam tas jāpasaka, nevis jāmin, un jautājumu var nodot cilvēkam. Šo uzvedību nosakām un pārbaudām pirms palaišanas.

Jā. Mūsdienu modeļi strādā latviešu, angļu un zviedru valodā, un asistents var atbildēt citā valodā, nekā rakstīts avota dokuments.

Kur komanda zaudē laiku, meklējot atbildes?

Pastāstiet, kuros dokumentos viņi meklē. Ieskicēsim, uz ko uz tiem balstīts asistents varētu atbildēt.