Przygotowanie bazy wiedzy
Porządkujemy źródła: dokumenty, strony, bazy danych i systemy. Ustalamy, jak często mają być aktualizowane.
Usługi AI
Chatbot na bazie wiedzy firmy
Wdrażamy chatbota na bazie wiedzy firmy, który odpowiada na pytania pracowników i klientów na podstawie dokumentów, procedur i danych firmy. Technika RAG i wyszukiwanie semantyczne sprawiają, że odpowiedzi są aktualne, oparte na źródłach i zgodne z uprawnieniami użytkownika.
Jaki problem rozwiązuje chatbot na bazie wiedzy firmy
Wiedza firmy jest rozproszona: procedury w dokumentach, odpowiedzi w starych e-mailach, specyfikacje produktów w plikach PDF, a ustalenia w głowach doświadczonych pracowników. Nowe osoby długo się wdrażają, a zespoły tracą czas na szukanie informacji i odpowiadanie na te same pytania.
Ogólne narzędzia AI nie znają dokumentów firmy i potrafią udzielić przekonującej, ale błędnej odpowiedzi. Chatbot zbudowany w technice RAG (Retrieval-Augmented Generation) najpierw wyszukuje właściwe fragmenty w bazie wiedzy firmy, a dopiero potem formułuje odpowiedź – i wskazuje źródła, na których się oparł.
Takie rozwiązanie sprawdza się jako wewnętrzny asystent dla pracowników, wsparcie działu obsługi klienta oraz inteligentna wyszukiwarka w katalogu produktów lub dokumentacji technicznej.
Gdzie chatbot RAG daje najwięcej
- Odpowiedzi na pytania pracowników o procedury i zasady.
- Wsparcie obsługi klienta i działu technicznego.
- Szybsze wdrożenie nowych pracowników.
- Wyszukiwanie w dokumentacji i katalogach produktów.
- Odpowiedzi z podaniem źródła, łatwe do weryfikacji.
RAG wdrożenie – co obejmuje usługa
Budujemy kompletne rozwiązanie: od przygotowania bazy wiedzy, przez wyszukiwanie semantyczne, po interfejs i integracje.
Wyszukiwanie semantyczne
Indeksujemy treści tak, aby wyszukiwarka rozumiała znaczenie pytań, a nie tylko słowa kluczowe. Korzystamy z PostgreSQL i pgvector.
Odpowiedzi ze źródłami
Chatbot wskazuje dokumenty, na których opiera odpowiedź, a gdy nie zna odpowiedzi – mówi o tym zamiast zgadywać.
Uprawnienia do wiedzy
Użytkownik otrzymuje odpowiedzi wyłącznie z dokumentów, do których ma dostęp w systemach firmy.
Interfejs i kanały
Chatbot w aplikacji webowej, intranecie, na stronie internetowej lub w narzędziach, z których korzysta zespół.
Ocena jakości
Testujemy odpowiedzi na zestawie pytań kontrolnych i monitorujemy jakość oraz koszty po wdrożeniu.
Jak wdrażamy chatbota RAG
Kluczem do skutecznego chatbota jest dobrze przygotowana wiedza i rzetelne testy na pytaniach, które zadają prawdziwi użytkownicy.
Konsultacja i cele
Ustalamy, kto będzie korzystał z chatbota, na jakie pytania ma odpowiadać i z jakich źródeł.
Inwentaryzacja wiedzy
Zbieramy i porządkujemy dokumenty oraz dane, ustalamy zasady aktualizacji i uprawnień.
Prototyp i pytania testowe
Budujemy prototyp i sprawdzamy jakość odpowiedzi na zestawie pytań przygotowanym z Twoim zespołem.
Wdrożenie
Uruchamiamy chatbota w wybranym kanale, z logowaniem i mechanizmem oceny odpowiedzi przez użytkowników.
Rozwój
Uzupełniamy wiedzę na podstawie pytań bez odpowiedzi i rozszerzamy chatbota o kolejne źródła.
Technologie
Technologie RAG i wyszukiwania semantycznego
Bazę wiedzy przechowujemy w PostgreSQL z rozszerzeniem pgvector, a pamięć podręczną w Redis. Korzystamy z modeli OpenAI i Anthropic, backend tworzymy w Pythonie, a interfejs w React lub Angular. Jakość odpowiedzi i koszty monitorujemy w Langfuse.
- OpenAI
- Anthropic
- PostgreSQL + pgvector
- Redis
- Python
- React
- Angular
- Langfuse
- Model Context Protocol
- Docker
Przykład zastosowania
Asystent AI dla działu obsługi klienta
Konsultanci firmy obsługującej klientów biznesowych szukają odpowiedzi w kilkuset stronach regulaminów, instrukcji i specyfikacji. Nowi pracownicy często dopytują bardziej doświadczonych kolegów.
Chatbot na bazie wiedzy firmy odpowiada konsultantom na pytania, cytując właściwy fragment dokumentu z linkiem do źródła. Pytania, na które nie znalazł odpowiedzi, trafiają do listy uzupełnień bazy wiedzy, dzięki czemu z czasem chatbot staje się coraz bardziej przydatny.
Scenariusz poglądowy, pokazujący typowy przebieg i zakres takiego projektu.
Najczęściej zadawane pytania
Czym jest RAG?
RAG (Retrieval-Augmented Generation) to technika, w której model AI przed udzieleniem odpowiedzi wyszukuje właściwe informacje w bazie wiedzy firmy. Dzięki temu odpowiedzi są oparte na aktualnych dokumentach i mogą wskazywać źródła.
Czy chatbot będzie wymyślał odpowiedzi?
Projektujemy chatbota tak, aby odpowiadał wyłącznie na podstawie znalezionych dokumentów i informował, gdy nie zna odpowiedzi. Jakość weryfikujemy na zestawie pytań testowych.
Czy chatbot respektuje uprawnienia do dokumentów?
Tak. Użytkownik otrzymuje odpowiedzi tylko z dokumentów, do których ma dostęp – uprawnienia mogą być pobierane z systemów firmy.
Jak aktualizowana jest wiedza chatbota?
Źródła są indeksowane automatycznie według ustalonego harmonogramu lub po zmianie dokumentu, więc chatbot korzysta z aktualnych informacji.
Czy chatbot może działać na stronie internetowej?
Tak. Chatbot może działać wewnętrznie dla pracowników albo publicznie dla klientów – np. na stronie lub w sklepie internetowym.
Doświadczenie od 2009 roku, dziś wzmocnione AI
Od 2009 roku
17 lat tworzenia aplikacji webowych klasy enterprise, systemów dedykowanych i aplikacji mobilnych.
Znajomość branż
Wiele projektów dla motoryzacji, logistyki, medycyny, gastronomii i cateringu, budownictwa oraz finansów.
Od pomysłu po utrzymanie
Doradztwo, projekt, programowanie, integracje, wdrożenie, szkolenia i dalszy rozwój w jednym miejscu.
Bezpieczeństwo danych
Rozwiązania projektowane zgodnie z RODO i AI Act, z kontrolą dostępu i przejrzystymi kosztami.