Pilot pe date reprezentative
Un set delimitat de documente, întrebări și scenarii de utilizare.
La verificareComparăm răspunsurile cu exemple verificate de echipa ta și consemnăm erorile, sursele lipsă și cazurile neacoperite.
AI și căutare în documente
Răspunsuri din documentele tale, cu sursa la vedere.
Asistenți interni și sisteme RAG, testați întâi pe un set de date reprezentativ.
Discutăm proiectulPornim cu un set de documente și întrebări pe care echipa le poate verifica.
Construim sisteme de căutare și asistenți AI care folosesc documentele companiei. Începem cu un set de date și întrebări reprezentative, verificăm calitatea răspunsurilor și alegem găzduirea locală sau hibridă în funcție de acces, confidențialitate și resurse.
Punctul de plecare
Recunoști una dintre situații?
- Echipa caută repetat aceleași informații în proceduri, manuale sau documente dispersate.
- Vrei să testezi un asistent intern pe datele companiei înainte de a extinde utilizarea.
- Un proces repetitiv poate beneficia de extragerea sau clasificarea informațiilor, cu verificare umană.
Exemplu de lucru · scenariu ilustrativ
Un asistent care caută în procedurile interne
Un coleg întreabă cum se aprobă o achiziție. Sistemul caută în documentele la care are acces și arată pasajele pe care se bazează răspunsul.
Documente aprobate
Versiuni curente, proprietari identificați și reguli de acces.
Căutare în surse
Fragmente relevante selectate din documentele permise utilizatorului.
Răspuns de verificat
Trimiteri la surse și semnalarea informației lipsă sau neclare.
Ce verificăm
Testăm întrebări cu răspuns cunoscut, întrebări fără răspuns și documente cu acces restricționat. Decidem extinderea după erorile observate în pilot.
Componentele proiectului
Ce poate include proiectul
Sisteme RAG
Căutare în documente și răspunsuri însoțite de sursele găsite, cu evaluarea cazurilor în care informația este incompletă.
Modele de limbaj locale sau hibride
Alegem unde rulează modelul și documentăm ce date ajung la fiecare componentă și furnizor.
Baze de date vectoriale
Indexarea documentelor pentru căutare semantică, cu reguli de actualizare, ștergere și acces la conținut.
Agenți AI
Automatizări pentru triaj de documente și sarcini interne, cu permisiuni limitate și aprobare umană pentru acțiunile stabilite.
Ce primești la predare
Livrabilele și criteriile de acceptare se aleg pentru proiectul tău. Acestea sunt reperele de la care pornim.
Flux de documente și acces
Import, indexare și reguli pentru documentele și utilizatorii incluși în proiect.
La verificareVerificăm actualizarea și retragerea unui document, precum și accesul pentru rolurile stabilite.
Evaluare pentru utilizare curentă
Rezultatele pilotului, limitele observate și cerințele de operare.
La verificareAnalizăm calitatea, timpul de răspuns și consumul în condițiile testate înainte de a decide extinderea.
Pilotul, extinderea, găzduirea și operarea se stabilesc separat. Calitatea depinde de documente, căutare și model; răspunsurile AI pot conține erori chiar și atunci când indică surse.
Prima discuție
Cu ce putem începe
Pentru prima discuție sunt suficiente descrieri și exemple anonimizate. Accesurile se stabilesc ulterior, printr-un canal convenit.
Bifează ce ai la îndemână. Putem începe discuția și fără toate informațiile.
0 din 3 repere pregătite
Cum lucrăm
La finalul etapeiScopul proiectului și prioritățile echipei.
La finalul etapeiUn plan cu etape, responsabilități și costuri.
La finalul etapeiO soluție verificată pe scenariile convenite.
La finalul etapeiDocumentație și condiții de suport clare.
Întrebări înainte de proiect
Documentele trebuie trimise unui furnizor extern?
Depinde de arhitectura aleasă. O variantă locală și una hibridă au cerințe și costuri diferite. Documentăm traseul documentelor, întrebărilor și jurnalelor, inclusiv serviciile externe folosite, înainte de a procesa datele.
Cum prevenim răspunsurile inventate?
Folosim surse citabile, întrebări de evaluare și reguli pentru situațiile în care documentele nu oferă un răspuns. Aceste măsuri reduc erorile, dar nu le elimină; pentru deciziile cu impact stabilim verificarea de către o persoană.
Ce se întâmplă când se schimbă documentele?
Definim sursa documentelor și modul de actualizare a indexului, manual sau automat. Testăm înlocuirea și ștergerea documentelor și stabilim cine verifică dacă răspunsurile folosesc versiunea curentă.
Pentru o decizie informată
Articole din acest domeniu ↗Asistentul RAG vede documentele potrivite? Cum testezi permisiunile
Un plan de evaluare pentru asistenți AI interni: acces pe roluri, retragerea permisiunilor, răspunsuri susținute de surse și cazuri în care sistemul trebuie să se abțină.
LLM găzduit privat vs API cloud: ce alegi pentru datele companiei tale
Compară un API cloud și un model găzduit privat după fluxul datelor, contracte, calitatea răspunsurilor și costul total. Niciuna dintre opțiuni nu garantează singură controlul sau conformitatea.
Ce este RAG și cum poate folosi compania ta datele interne cu AI
RAG aduce documente relevante în contextul unui model AI. Utilitatea lui depinde de calitatea surselor, permisiuni și verificarea răspunsurilor.
Spune-ne ce vrei să rezolvi.
Primești o ofertă personalizată, fără niciun angajament.