Usluga Neural2B

Korpoacyjna baza wiedzy i systemy RAG

Wdrażamy zabezpieczone systemy RAG: szybkie wyszukiwanie w wewnętrznych regulaminach, instrukcjach i dokumentach. Poufne informacje nie wyciekają nigdzie.

Dla kogo i do jakich zadan pasuje

✓Firmy złożonymi regulaminami, mnóstwem procedur lub dokumentów prawnych
✓Wsparcie techniczne drugiej i trzeciej linii
✓Działy HR, które nieustannie zatrudniają nowicjuszy

Jaki problem rozwiazuje to rozwiazanie

Ludzie spędzają dziesiątki godzin tygodniowo na wyszukiwaniu odpowiednich plików na Google Drive, pytając kolegów i przeglądając 50-stronicowe regulaminy. Informacje stają się przestarzałe. Nowicjusze długo wchodzą w temat. A błędy w przestrzeganiu zasad kosztują firmy pieniądze — i to niemałe.

Mozliwosci funkcjonalne

Wyszukiwanie semantyczne w PDF, DOCX, arkuszach kalkulacyjnych i bazach Notion / Confluence

Źródło zawsze wskazane: każda odpowiedź zawiera link do konkretnego dokumentu i strony

Prawa dostępu są ograniczone: pracownik widzi tylko te dokumenty, do których ma dostęp

Zabezpieczony kontur: dokumenty nie są wysyłane do publicznego szkolenia globalnych modeli językowych

Indeks wektorowy aktualizuje się samodzielnie, gdy pliki się zmieniają

Etapy realizacji i wdrozenia

Audyt i czyszczenie dokumentacji

Analizujemy strukturę dokumentów, usuwając przestarzałe wersje i niezgodności.

Indeksowanie i tworzenie bazy wektorowej

Dzielimy teksty na znaczące fragmenty i przechowujemy je w repozytorium wektorowym (Qdrant / pgvector).

Ustawienie mechanizmu weryfikacji

Konfigurujemy zapytania do LLM z surową zasadą: odpowiadać tylko wtedy, gdy w dostarczonym kontekście jest bezpośrednie potwierdzenie.

Integracja w przestrzeniach roboczych

Podłączamy asystenta do Slacka, Telegramu lub wewnętrznego interfejsu internetowego zespołu.

Dane wejsciowe i niezbedne integracje

·Repozytoria: Google Drive, Notion, lokalne archiwa dokumentów
·Bazy wektorowe: Qdrant, PostgreSQL (pgvector), Pinecone
·Gdzie korzystają z tego pracownicy: Slack, Telegram lub prywatny portal internetowy

Granice automatyzacji i ograniczenia

Uczciwie mowimy z gory, czego system nie potrafi. Tak jest prosciej, niz potem mierzyc sie z blednymi oczekiwaniami:

✕RAG nie naprawi błędów, które już istnieją w twoich regulaminach
✕Odpowiedzi są tak jakościowe, jak aktualne są załadowane pliki
✕Potrzebujesz odpowiedzialnego redaktora, który utrzymuje bazę aktualną

Zasada wyceny

Koszt zależy od objętości dokumentacji, liczby ról dostępu i tego, gdzie będzie znajdować się repozytorium: w chmurze czy na twoim serwerze.

Zobacz orientacyjne widełki kosztow →Oblicz potencjalny efekt w kalkulatorze →

Przyklad demonstracyjny

Korporacyjny asystent onboardingu

W pierwszych 3–4 tygodniach nowicjusze głównie szukają informacji. Jak złożyć wniosek o urlop? Gdzie są hasła do usług? Kto zatwierdza faktury? Jaka jest regulacja dotycząca odpowiedzi dla klientów? Mentorzy i HR toną w tych samych pytaniach.

Zobacz schemat scenariusza →

Czeste pytania o usluge

Czy nasze tajemnice handlowe nie wyciekną do internetu?▾

Nie. Działamy przez prywatne punkty końcowe lub lokalne bazy wektorowe. Dane są tam szyfrowane, a dostawcy nie używają ich do ponownego szkolenia ogólnych modeli.

A co jeśli regulamin został zaktualizowany?▾

System automatycznie ponownie indeksuje zmieniony dokument — za pomocą webhooka lub podczas planowanej synchronizacji repozytorium.

Jak sprawdzić, czy odpowiedź jest prawdziwa?▾

Asystent zawsze podaje klikalny link: tytuł dokumentu, sekcja i akapit, z którego pochodzi fakt. Można go otworzyć i zweryfikować.

Chcesz skonsultowac swoj proces?

Przeanalizujemy, jak wszystko dziala u was teraz, sprawdzimy, czy AI jest tu naprawde potrzebne, i ulozymy plan pierwszego pilota.

Omowic moje zadanie

Inne uslugi

Zacznijmy od twojego procesu: Korpoacyjna baza wiedzy i RAG

Opiszcie proces, który zjada czas waszego zespolu. Podpowiemy, co da sie tu zautomatyzowac, jakie dane sa do tego potrzebne i od czego zaczac.