Połączone, synchronizowane źródła
Łączymy Dysk Google, SharePoint, Notion, Confluence lub centrum pomocy. Każdy fragment zapisujemy wraz z tytułem, datą i linkiem, a synchronizacja wychwytuje dokumenty, które się zmieniły lub zostały usunięte.
Usługa Nexura Digital
Baza wiedzy AI (RAG), która odpowiada na podstawie dokumentów i je cytuje
Zespół zadaje pytania prostym językiem, a asystent odpowiada tym, co faktycznie mówią dokumenty, i wskazuje dokładne źródło. Gdy odpowiedzi nie ma, asystent jest ustawiony tak, by to przyznać.
Baza wiedzy AI oparta na RAG (retrieval-augmented generation) wyszukuje właściwe fragmenty w dokumentach firmy i na ich podstawie formułuje odpowiedź z cytowaniem źródła. Wdrażamy ją w zespołach, które tracą czas na szukanie informacji wewnętrznych lub wciąż udzielają tych samych odpowiedzi. Start to 7-dniowy test na jednym źródle, oparty na rzeczywistych pytaniach zespołu.
Co obejmuje: źródła, uprawnienia i cytowania
Uprawnienia, które działają
Każdy fragment ma metadane zespołu lub poziomu dostępu, a wyszukiwanie filtruje wyniki według osoby pytającej. To, czego nie wolno przeszukiwać, zostaje poza indeksem, a bardzo szczegółowe uprawnienia uzgadniamy z Państwem.
Odpowiedzi z cytowaniami
Każda odpowiedź prowadzi do dokumentu i sekcji, z których pochodzi, dzięki czemu każdy może ją sprawdzić. Asystent ma polecenie przyznać, że czegoś nie znajduje, zamiast zgadywać. RAG ogranicza zmyślone odpowiedzi, ale ich nie eliminuje.
Dla kogo jest, a dla kogo nie
Dobrze pasuje, jeśli
Zespół codziennie sprawdza procedury, karty techniczne, polityki lub historię wsparcia, a ta dokumentacja istnieje i jest w miarę aktualna.
Nie pasuje, jeśli
- Dokumentów jest kilka: wystarczy dobra strona FAQ
- Dokumenty są ze sobą sprzeczne i nikt nie rozstrzyga, który jest właściwy
- Potrzebne są dokładne liczby z żywej bazy danych: lepiej sprawdzi się integracja lub serwer MCP
- Błąd miałby poważne konsekwencje, a nie przewidziano ludzkiej weryfikacji
Jak mierzymy jakość odpowiedzi
Niesprawdzony asystent to tylko demo, dlatego testujemy go na rzeczywistych pytaniach, zanim zespół zacznie z niego korzystać.
Co sprawdzamy
- Czy wyszukiwanie znajduje właściwy dokument
- Czy odpowiedź trzyma się tego, co zostało znalezione
- Czy cytowanie wskazuje właściwe miejsce
- Czy asystent przyznaje, że nie wie, gdy informacji brakuje
Jak to sprawdzamy
Zespół zapisuje pytania wraz z oczekiwaną odpowiedzią i jej źródłem. Oceniamy wyniki ręcznie oraz z drugim modelem jako sędzią, a zestaw uruchamiamy ponownie po każdej zmianie modelu, podziału na fragmenty lub instrukcji. Po uruchomieniu głosy użytkowników i pytania bez odpowiedzi pokazują luki w dokumentacji.
Jak wdrażamy
Przygotowanie
- Wybór źródeł, właścicieli i tego, co pozostaje poza zakresem
- Usunięcie zduplikowanych lub nieaktualnych wersji
- Określenie grup dostępu i kanału, z którego będzie korzystać zespół
Budowa
- Pobieranie i synchronizacja w n8n lub kodzie
- Indeks wektorowy z wyszukiwaniem hybrydowym, w Qdrant lub w Postgres z pgvector
- Asystent w Slack, Microsoft Teams lub wewnętrznym czacie
- Ewaluacja, dostrajanie i stopniowe wdrażanie
Co zostaje u Państwa
Rezultaty
- Workflow pobierania i synchronizacji na Państwa serwerze
- Indeks wektorowy na koncie na nazwę Państwa firmy
- Asystent skonfigurowany w wybranym kanale
- Mapa źródeł i uprawnień
- Zestaw ewaluacyjny wraz z wynikami
Pierwszy krok: 7-dniowy test z jednym źródłem
Ograniczony, mierzony asystent
Wspólnie wybieramy jedno źródło, na przykład folder procedur jednego działu, i jeden kanał. Budujemy asystenta z cytowaniami, przepuszczamy przez niego pytania zespołu i wspólnie przeglądamy wyniki, zanim dodamy kolejne źródła. Zakres, terminy i warunki uzgadniamy na piśmie przed rozpoczęciem.
FAQ
Często zadawane pytania
Czy moje dokumenty posłużą do trenowania modelu?
W RAG model nie jest trenowany na Państwa dokumentach; otrzymuje jedynie fragmenty potrzebne do każdej odpowiedzi. Wybieramy dostawców, których warunki API wykluczają wykorzystanie tych danych do trenowania, a jeśli dane nie mogą opuścić Państwa infrastruktury, sprawdzamy otwarte modele na własnym serwerze. Ocena prawna należy do Państwa doradcy.
Czy system może respektować uprawnienia, które mamy już na Dysku lub w SharePoint?
Tak, z zastrzeżeniami. Filtrujemy według grup lub kolekcji, w zależności od tego, kto pyta, o ile kanał, na przykład Slack lub Teams, identyfikuje osobę. Dokładne odwzorowanie bardzo szczegółowych uprawnień do folderów jest bardziej złożone, dlatego przed indeksowaniem uzgadniamy jasny model dostępu.
Czy działa z zeskanowanymi PDF-ami, tabelami lub plikami Excel?
Zeskanowane PDF-y wymagają OCR, a złożone tabele tracą strukturę, gdy są źle podzielone, dlatego obsługujemy je osobno. Arkusze pełne liczb lepiej odpytywać przez bezpośrednią integrację, bo asystent nie powinien liczyć na podstawie fragmentów. Podczas oceny wskazujemy dokumenty, które sprawią kłopoty.
Kto utrzymuje bazę wiedzy po wdrożeniu?
Zawartość należy do Państwa zespołu: gdy procedura się zmienia, asystent odzwierciedla to po następnej synchronizacji. Pozostawiamy automatyczne pobieranie, alerty w razie błędu synchronizacji oraz przewodnik dodawania źródeł. Jeśli Państwo chcą, byśmy dalej przeglądali ewaluacje i dostrajali system, uzgadniamy to osobno.
Kontakt
Jakie pytanie zespół zadaje najczęściej?
Prosimy o przesłanie przykładu i informację, gdzie odpowiedź znajduje się dziś. Zaproponujemy 7-dniowy test na tym źródle, z wynikami do przeglądu przed podjęciem decyzji.