RAG · AI

RAG dla firm — AI, które odpowiada na podstawie Twoich danych, a nie zmyśla

Budujemy systemy RAG (Retrieval Augmented Generation), które wyszukują w Twoich dokumentach i bazie wiedzy, a dopiero potem odpowiadają — ze wskazaniem źródła. Zamiast zgadywać, AI sięga po realne dane Twojej firmy.

Wyceń wdrożenie RAG Opisz swój przypadek

Bezpłatnie, bez zobowiązań. Na końcu otrzymasz raport PDF z rozbiciem projektu.

Problem

Model językowy nie zna danych Twojej firmy i potrafi zmyślać

Gotowy model AI nie wie, co jest w Twoich procedurach, umowach i bazie wiedzy. Zapytany o szczegóły, czasem odpowiada pewnie, ale nieprawdziwie — i nie da się sprawdzić, skąd to wziął. W firmie potrzebujesz odpowiedzi opartych na realnych dokumentach, z możliwością zajrzenia do źródła.

  • AI nie zna wewnętrznych dokumentów i procedur
  • odpowiedzi bywają zmyślone, a brzmią wiarygodnie
  • nie wiadomo, na jakim źródle oparta jest odpowiedź
  • wiedza rozproszona po plikach, mailach i systemach

Dla kogo

Najwięcej zyskują firmy z dużą bazą wiedzy

Jeśli odpowiadasz na te same pytania w kółko albo szukasz informacji w setkach dokumentów, RAG prawdopodobnie skróci tę pracę do kilku sekund.

  • Firmy z dużą bazą wiedzy i dokumentacją
  • Support i obsługa klienta
  • Działy prawne i compliance
  • Zespoły produktowe
  • Biura i doradztwo
  • Zespoły techniczne

Przykładowe zastosowania

Co najczęściej budujemy na RAG

Asystent na dokumentacji

Pracownik pyta normalnym językiem, a asystent odpowiada na podstawie Waszej dokumentacji — z cytowaniem źródeł, więc łatwo to sprawdzić.

Wyszukiwanie semantyczne

Zamiast trafiać w dokładne słowa, system rozumie sens zapytania i znajduje właściwe fragmenty w całej bazie wiedzy.

Q&A po procedurach

System odpowiada na pytania o regulaminy, procedury i polityki — zawsze na podstawie aktualnej wersji dokumentu.

Wsparcie zespołu supportu

Agent dostaje od razu gotowy szkic odpowiedzi opartej na bazie wiedzy, zamiast szukać jej ręcznie po artykułach.

Analiza umów i dokumentów

AI przeszukuje umowy i długie dokumenty, wyciąga kluczowe zapisy i wskazuje, w którym miejscu się znajdują.

Chatbot na danych firmy

Chatbot dla klientów lub zespołu odpowiada wyłącznie na podstawie Waszych treści, a nie ogólnej wiedzy modelu.

Jak działa wdrożenie

Od dokumentów do odpowiedzi ze źródłem

01

Zbieramy i przygotowujemy dane

Łączymy się z Waszymi dokumentami i systemami, porządkujemy treści i ustalamy, co ma trafić do bazy wiedzy.

02

Chunking, embeddingi i baza wektorowa

Dzielimy dokumenty na sensowne fragmenty, zamieniamy je na embeddingi i zapisujemy w bazie wektorowej do szybkiego wyszukiwania.

03

Pipeline retrieval + generacja

Budujemy przepływ, który najpierw znajduje właściwe fragmenty, a potem generuje odpowiedź z cytowaniem źródeł.

04

Ewaluacja, wdrożenie i aktualizacja

Sprawdzamy jakość odpowiedzi, wdrażamy system i pilnujemy, by dane były regularnie aktualizowane.

Technologie

Narzędzia, na których to budujemy

  • OpenAI API
  • Claude / Anthropic
  • pgvector
  • Embeddings
  • Python
  • PostgreSQL
  • RAG pipelines
  • LangChain / własne
  • AWS

Ryzyka i ograniczenia

Mówimy wprost, od czego zależy jakość RAG

Jakość danych wejściowych

Nieaktualne i bałaganiarskie dokumenty dają słabe odpowiedzi. Najpierw przygotowujemy i porządkujemy treści, dopiero potem budujemy bazę wiedzy.

Trafność wyszukiwania

Jeśli retrieval znajdzie nie te fragmenty, odpowiedź będzie błędna. Dlatego ewaluujemy i tuningujemy wyszukiwanie na realnych pytaniach.

Aktualność danych

Wiedza się zmienia. Budujemy pipeline regularnej aktualizacji, żeby system odpowiadał na podstawie najnowszych dokumentów.

FAQ

Najczęstsze pytania o RAG dla firm

Czym jest RAG?

RAG (Retrieval Augmented Generation) to podejście, w którym model językowy najpierw wyszukuje fragmenty Twoich dokumentów i bazy wiedzy, a dopiero potem na ich podstawie układa odpowiedź. Dzięki temu AI odpowiada na realnych danych firmy, a nie tylko na tym, co „pamięta” z treningu.

Czym RAG różni się od fine-tuningu?

Fine-tuning zmienia samo zachowanie modelu i wymaga ponownego treningu przy każdej zmianie wiedzy. RAG nie dotyka modelu — dokłada warstwę wyszukiwania w Twoich danych, więc wystarczy zaktualizować dokumenty, by odpowiedzi były aktualne. W praktyce RAG jest tańszy, szybszy we wdrożeniu i łatwiejszy do utrzymania.

Czy odpowiedzi mają wskazane źródła?

Tak. Projektujemy system tak, by każda odpowiedź zawierała cytowania i odnośniki do dokumentów, z których powstała. Dzięki temu możesz sprawdzić, skąd pochodzi dana informacja, a użytkownik nie musi ufać AI na słowo.

Czy dane firmy są bezpieczne?

Tak. Dane przetwarzamy w wybranej przez Ciebie infrastrukturze, z kontrolą dostępu i bez uczenia modeli na Twoich treściach. Dobieramy rozwiązanie do wymagań — od chmury po wdrożenie bliżej Twoich systemów — tak, by dokumenty nie wyciekały poza ustalony zakres.

Następny krok

Sprawdź, ile potrwa Twoje wdrożenie RAG

Opisz swój przypadek w kilku krokach i otrzymasz wstępne rozbicie na moduły, pracochłonność oraz ryzyka. Potem możemy przejść przez raport razem.

Wyceń wdrożenie RAG kontakt@softwarelabs.pl