Asistent za interno znanje
Primjer primjene: dohvat relevantnih internih dokumenata, odgovori s izvorima i jasna poruka kada sadržaj ne podržava odgovor. Skup pitanja za provjeru definiramo prije odabira modela.
AI u vašem poslovanju.
Uz jasnu svrhu.
Povezujemo jezične modele, vaše podatke i poslovne sustave. Tako omogućujemo pronalaženje informacija, obradu sadržaja i pripremu radnji uz definirane ovlasti i provjeru rezultata.
Razgovarajmo o projektuVaše znanje i sustavi
LLM + alatiJasne ovlasti
Relevantan kontekst
Strukturiran rezultat
Provjeri. Pregledaj. Primijeni.Primjer arhitektureRelevantan kontekst
Strukturiran rezultat
Krenimo od onoga što želite unaprijediti.
AI ima smisla kada rješava stvaran problem. Utvrđujemo koje informacije sustav treba, koje radnje smije izvršiti i kako ćemo razlikovati koristan rezultat od pogrešnog.
Što možemo
razviti.
- Aplikacije s LLM modelima
- Povezujemo jezični model s proizvodom putem API-ja. Definiramo kontekst, format odgovora i ponašanje aplikacije kada je rezultat nepotpun ili neupotrebljiv.
- RAG i pretraživanje internih izvora
- Kod RAG pristupa sustav najprije pronalazi relevantne informacije u vašim izvorima, a zatim ih prosljeđuje modelu kao osnovu za odgovor. Definiramo izvore, prava pristupa, prikaz referenci i provjeru kvalitete odgovora.
- AI agenti i alati
- Model dobiva pristup ograničenom skupu alata i API-ja. AI agent tako može pripremiti ili izvršiti dogovorene radnje. Za važne korake predviđamo ljudsko odobrenje i bilježimo što je izvršeno.
- Automatizacija procesa
- Povezujemo obradu dokumenata, razvrstavanje i izdvajanje informacija sa sljedećim poslovnim korakom. Koristimo pravila kada su dovoljna, a model kada donosi korist u obradi jezika ili nestrukturiranog sadržaja.
Kako AI može
raditi u praksi.
Promjena uz ljudsku provjeru
Primjer primjene: izdvajanje strukturiranih podataka iz dokumenta, provjera obaveznih polja i priprema ažuriranja putem API-ja. Model predlaže, a aplikacija provjerava ovlasti.
Rezultate provjeravamo tijekom razvoja.
Dogovaramo što znači koristan rezultat i provjeravamo ga na reprezentativnim primjerima. Točnost, brzina, trošak modela, pristup podacima i obrada grešaka utječu na dizajn. Navedeni primjeri ilustriraju moguće primjene; ne predstavljaju izmjerene rezultate naših projekata.
Prije nego
krenemo s razvojem.
Može li AI raditi s našim postojećim softverom?
Integracija se može povezati putem API-ja ili definiranog toka podataka. Najprije provjeravamo mogućnosti povezivanja, prava pristupa i način na koji bi se rezultat koristio u postojećem procesu.
Koje podatke treba asistent za znanje?
Relevantne i dostupne izvore te jasna pravila pristupa. Provjeravamo kvalitetu dokumenata, učestalost ažuriranja i ovlasti, a zatim definiramo vrednovanje pretraživanja i odgovora.
Kako rješavate pogrešne odgovore?
Predviđamo provjeru podataka, prikaz izvora, testiranje na primjerima i ljudski pregled ondje gdje je potreban. Dogovaramo i kako sustav treba postupiti kada ne može dati pouzdan odgovor.
Možemo li početi pilot-projektom?
Da. Ograničen zadatak, reprezentativni podaci i dogovoreni kriteriji daju dobar početak. Pilot treba pomoći odlučiti ima li smisla šira primjena.
Povezane usluge.
Opišite zadatak koji se ponavlja, dostupne informacije i rezultat koji želite postići.
hello@rootdevelopment.eu