AI na danych Twojej firmy
Projektujemy korporacyjne systemy Retrieval-Augmented Generation (RAG) i wyszukiwania semantycznego. Łączymy dokumentację, CRM, ERP i bazy SQL w bezpieczne środowisko wiedzy z kontrolą uprawnień RBAC i cytowaniem źródeł.
Co zdejmujemy z Twojego zespołu
Projektujemy korporacyjne systemy Retrieval-Augmented Generation (RAG) i wyszukiwania semantycznego. Łączymy dokumentację, CRM, ERP i bazy SQL w bezpieczne środowisko wiedzy z kontrolą uprawnień RBAC i cytowaniem źródeł.
Rozproszona wiedza i czasochłonne przeszukiwanie zasobów
Informacje o warunkach umów, procedurach serwisowych, specyfikacjach produktów i ustaleniach z klientami są rozrzucone w setkach plików na dyskach sieciowych, skrzynkach mailowych i tabelach ERP.
Wdrażamy zunifikowany silnik wyszukiwania semantycznego, który indeksuje wszystkie źródła w czasie rzeczywistym i pozwala pracownikom zadawać pytania w języku naturalnym z czasem odpowiedzi poniżej 2 sekund.
Halucynacje modeli i brak zaufania do generowanych treści
Korzystanie z ogólnodostępnych modeli AI rodzi ryzyko podania zmyślonych przepisów, fałszywych parametrów technicznych lub nieistniejących ustaleń handlowych bez możliwości weryfikacji źródła.
Rygorystyczny pipeline RAG z dwuetapowym rerankingiem i twardą polityką odmowy. Model odpowiada wyłącznie w oparciu o dostarczony kontekst i podaje bezpośredni link do dokumentu oraz numeru strony.
Wymogi poufności, tajemnica przedsiębiorstwa i RODO
Działy prawne i zarządy blokują wykorzystanie narzędzi chmurowych z obawy o wyciek danych finansowych, know-how lub przetwarzanie danych osobowych na zewnętrznych serwerach poza kontrolą firmy.
Uruchamiamy modele open-weights na lokalnych serwerach z GPU (on-premise / private cloud) w infrastrukturze klienta (air-gapped) lub w odizolowanym środowisku z gwarancją Zero Data Retention.
Architektura korporacyjnego RAG: od rozproszonych źródeł po ugruntowaną odpowiedź
Odpowiedzi generowane przez model bazują wyłącznie na zweryfikowanych fragmentach dokumentów, do których dany użytkownik posiada jawne uprawnienia.
Multi-source Rozproszone źródła danych
Dokumentacja techniczna PDF/DOCX, umowy, procedury wewnętrzne oraz relacyjne bazy danych ERP/CRM (SQL).
Embeddingi Contextual Chunking i wektoryzacja
Podział na fragmenty z zachowaniem globalnego kontekstu dokumentu i generowanie wektorów semantycznych wysokiej rozdzielczości.
Dense + BM25 Wyszukiwanie hybrydowe
Jednoczesne przeszukiwanie wektorowe i leksykalne po kodach towarowych z fuzją wyników metodą Reciprocal Rank Fusion.
Bezpieczeństwo Kontrola RBAC i Neural Reranking
Odcięcie fragmentów bez uprawnień użytkownika na poziomie bazy wektorowej oraz przeliczenie trafności przez Cross-Encoder.
Zero Hallucination Ugruntowana odpowiedź z cytowaniem
Precyzyjna odpowiedź ze wskazaniem pliku, daty i numeru strony. Jawna odmowa w przypadku braku informacji w bazie.
Od rozpoznania do wdrożenia
Inwentaryzacja zasobów i audyt RBAC
Identyfikujemy repozytoria dokumentów, bazy danych, formaty plików oraz mapujemy poziomy uprawnień użytkowników w organizacji.
Pipeline ekstrakcji i Contextual Chunking
Konfigurujemy parsowanie plików PDF, DOCX i tabel SQL z zachowaniem globalnego kontekstu dokumentu i metadanych.
Wektoryzacja i benchmark retrievalu
Dobieramy modele embeddingowe na firmowej terminologii, budujemy indeks hybrydowy (dense + BM25) i mierzymy precyzję wyszukiwania.
Wdrożenie silnika RAG i integracja
Uruchamiamy model wnioskujący w wybranym środowisku (lokalnym lub chmurowym) oraz konfigurujemy interfejs wyszukiwania ze ścisłym cytowaniem źródeł.
Ewaluacja RAGAS i przekazanie
Prowadzimy testy w oparciu o framework RAGAS (wierność faktograficzna, trafność odpowiedzi), szkolimy zespół i uruchamiamy stałą synchronizację danych.
Standardy inżynieryjne i stabilność
Bezwarunkowe ugruntowanie
Jeśli poszukiwane informacje nie znajdują się w zindeksowanych dokumentach, model ma obowiązek zwrócić jawną informację o braku danych zamiast spekulować.
Suwerenność danych i zgodność regulacyjna
Dane przetwarzane są lokalnie w infrastrukturze firmy lub w dedykowanych chmurach prywatnych spełniających wymogi RODO i tajemnicy zawodowej.
Precyzja cytowań na poziomie akapitu
Każde wygenerowane zdanie podsumowujące zawiera bezpośrednie odniesienie do pliku źródłowego, numeru strony lub identyfikatora rekordu w bazie SQL.
Obserwowalność i monitoring driftu
Wszystkie zapytania, czasy odpowiedzi oraz oceny trafności przez użytkowników są logowane, co pozwala wykrywać luki w dokumentacji firmy.