Екипът ви пита с обикновени думи, а асистентът отговаря с това, което действително пишат вашите документи, и дава връзка към точния източник. Когато отговорът го няма, е настроен да го каже.
AI база знания, изградена върху RAG (retrieval-augmented generation), намира подходящите пасажи във вашите документи и формулира отговора на тяхна основа, като посочва източника. Внедряваме я за екипи, които губят време в търсене на вътрешна информация или повтарят едни и същи отговори. Започвате с 7-дневен пробен период върху един източник, използвайки реалните въпроси на екипа си.
Свързваме Google Drive, SharePoint, Notion, Confluence или вашия център за помощ. Всеки пасаж се съхранява със своето заглавие, дата и връзка, а синхронизацията отразява документите, които се променят или са изтрити.
Всеки пасаж носи метаданни за екипа или нивото на достъп, а търсенето филтрира според това кой пита. Всичко, което не бива да се търси, остава извън индекса, а при много детайлни права се договаряме с вас как да ги отразим.
Всеки отговор сочи документа и секцията, от които е взет, така че всеки може да го провери. Асистентът е инструктиран да каже, че не може да намери нещо, вместо да импровизира. RAG намалява измислените отговори, но не ги премахва напълно.
Екипът ви ежедневно проверява процедури, технически спецификации, политики или история на поддръжката, а тази документация съществува и е разумно актуална.
Асистент, който не е оценен, е просто демонстрация, затова го тестваме с реални въпроси, преди екипът да го използва.
Екипът ви записва въпроси с очаквания отговор и източника му. Проверяваме ръчно и с втори модел като оценител, а комплекта повтаряме след всяка промяна в модела, разделянето на части или инструкциите. След пускане в употреба гласовете на потребителите и неотговорените въпроси показват празнините в документацията.
Избираме заедно един източник, например папката с процедури на даден отдел, и един канал. Изграждаме асистента с цитати, изпълняваме въпросите на екипа ви и заедно преглеждаме резултатите, преди да добавим други източници. Обхватът, сроковете и условията се съгласуват писмено преди началото.
При RAG моделът не се обучава отново с вашите документи; той получава само пасажите, необходими за всеки отговор. Избираме доставчици, чиито условия за API изключват тези данни от обучение, а ако данните не могат да напуснат вашата инфраструктура, разглеждаме отворени модели на ваш собствен сървър. Правната оценка е в компетенцията на вашия консултант.
Да, с уговорки. Филтрираме по групи или колекции според това кой пита, стига каналът, например Slack или Teams, да идентифицира човека. Точното копиране на много детайлни права за папки е по-сложно, затова се договаряме за ясен модел на достъп преди индексирането.
Сканираните PDF файлове изискват OCR, а сложните таблици губят структурата си, ако бъдат разделени неправилно, затова ги обработваме отделно. Таблиците с много цифри се обработват по-добре чрез директна интеграция, защото асистентът не бива да смята от фрагменти. По време на оценката отбелязваме документите, които ще създадат проблеми.
Съдържанието е във ваша отговорност: когато една процедура се промени, асистентът я отразява след следващата синхронизация. Оставяме поемането автоматизирано, с известие при неуспешна синхронизация и ръководство за добавяне на източници. Ако искате ние да преглеждаме оценките и настройката, това се договаря отделно.
Изпратете ни пример и ни кажете къде се намира отговорът в момента. Ще предложим 7-дневен пробен период върху този източник, с резултати за преглед преди да решите.