SharePoint, Drive, Confluence és DMS betöltés
A képességet az adott folyamat adataihoz, jogosultságaihoz és mérési céljához igazítjuk.
Vállalati tudás
Vállalati AI-tudásbázis, amely megmutatja a válasz forrását
Dokumentumokból, belső tudásforrásokból és strukturált adatokból építünk kereshető, jogosultságtudatos AI-rendszert. A válaszok a vállalat aktuális tudására épülnek, és visszavezethetők az eredeti forrásokra.
KNOWLEDGE TRACE / 01CITATIONS ON
INPUT / ForrásokSOURCESOUTPUT / KONTROLLÁLT MŰVELET
01Üzleti célból indulunk
02Valós rendszerkörnyezetre tervezünk
03Emberi kontrollt építünk be
04Éles működésig visszük
A megoldandó probléma
A jó válasz nem elég. Tudni kell, miből született.
A vállalati tudás gyakran több dokumentumtárban, eltérő verziókban és különböző jogosultságok mögött él. Egy általános modell nem ismeri ezeket az anyagokat, és nem tudja garantálni az aktualitást. A RAG-rendszer minden kérdésnél a releváns, hozzáférhető forrásokat keresi meg, majd ezekből állít elő ellenőrizhető választ.
A megoldás működése
A keresés minősége határozza meg a válasz minőségét
A dokumentumokat nem egyszerűen feltöltjük egy vektoradatbázisba. Tisztítjuk, strukturáljuk, metaadatokkal látjuk el, verziózzuk és a vállalati jogosultságokhoz kötjük. Kulcsszavas és szemantikus keresést, majd rerankinget alkalmazunk; az eredményt tesztkérdésekkel és mérhető relevanciaértékekkel validáljuk.
KNOWLEDGE TRACE / 01CITATIONS ON
INPUT / ForrásokSOURCESOUTPUT / KONTROLLÁLT MŰVELET
Chunkolási és metaadat-stratégia
A képességet az adott folyamat adataihoz, jogosultságaihoz és mérési céljához igazítjuk.
Vektoros, kulcsszavas és hibrid keresés
A képességet az adott folyamat adataihoz, jogosultságaihoz és mérési céljához igazítjuk.
Reranking és válaszellenőrzés
A képességet az adott folyamat adataihoz, jogosultságaihoz és mérési céljához igazítjuk.
Jogosultságtudatos retrieval
A képességet az adott folyamat adataihoz, jogosultságaihoz és mérési céljához igazítjuk.
Automatikus tudásfrissítés
A képességet az adott folyamat adataihoz, jogosultságaihoz és mérési céljához igazítjuk.
Konkrét munkafolyamatok
Nem általános AI. Pontos üzleti feladatok.
PÉLDA / 01
Műszaki tudásasszisztens
Karbantartási kérdésre a megfelelő kézikönyvverzióból, pontos hivatkozással válaszol.
- Eszközazonosítás
- Jogosultságellenőrzés
- Hibrid keresés
- Válasz forrásokkal
PÉLDA / 02
Pályázati követelmény-asszisztens
Követelményeket vet össze belső vállalásokkal és korábbi dokumentumokkal.
- Dokumentumok besorolása
- Követelmények kinyerése
- Eltéréskeresés
- Szakértői ellenőrzés
Adat és integráció
A rendszer a vállalati kontextust használja.
Az adatforrásokat, hozzáférési módokat, frissítési ciklust és felelősséget a fejlesztés előtt tisztázzuk.
Adatforrások
SharePointGoogle DriveConfluenceMűszaki kézikönyvekSzerződésekCRM és ticketingKapcsolódási módok
VektoradatbázisKeresőmotorDMS APISSO és ACL szinkronBiztonság és emberi kontroll
Autonómia csak kijelölt határok között.
A kritikus pontoknál a rendszer megáll, elmagyarázza a javaslatot, és a jogosult felhasználó döntése után folytatja.
01Forrásszintű jogosultság✓
02Kötelező hivatkozás✓
03Bizonytalansági küszöb✓
04Elavult verzió kizárása✓
05Eval készlet és regresszió✓
Fejlesztési folyamat
A bizonyítható értéktől az éles működésig.
01Felmérés
02Architektúra
03Proof of Value
04Éles fejlesztés
05Bevezetés és mérés
Kézzelfogható eredmény
Mit adunk át?
Nem csak modellfájlt vagy hozzáférést. Dokumentált, tesztelhető és üzemeltethető rendszert.
- ✓Forrás- és jogosultságtérkép
- ✓Feldolgozó pipeline
- ✓Keresési és reranking réteg
- ✓Felhasználói felület vagy API
- ✓Minőségi tesztkészlet
- ✓Frissítési és üzemeltetési folyamat
Jó választás, ha…
✓ A tudás több forrásban és gyakran változik
✓ A válaszhoz ellenőrizhető forrás kell
✓ A hozzáférés felhasználónként eltér
Nem ezt javasoljuk, ha…
— A szükséges tudás nincs dokumentálva vagy digitálisan elérhető
— A feladat inkább új viselkedés megtanítása, mint tudáskeresés
— Nincs kijelölhető szakmai tulajdonos a forrásokhoz
Technikai egyeztetés