ცოდნის AI / RAG
რატომ იწყება ძლიერი AI ასისტენტი ცოდნის არქიტექტურით და არა ჩატბოტით
RAG სისტემის ღირებულება არ არის მხოლოდ კითხვაზე პასუხი. ის ქმნის კონტროლირებულ გზას, რომ გუნდი ერთსა და იმავე სანდო ცოდნაზე მუშაობდეს.
პრობლემა: ცოდნა არსებობს, მაგრამ გადაწყვეტილებამდე ვერ მიდის
კომპანიების უმეტესობაში პასუხი უკვე არსებობს: ხელშეკრულებაში, Google Drive-ში, CRM-ში, ელფოსტაში ან თანამშრომლის გამოცდილებაში. პრობლემა ისაა, რომ ეს წყაროები ფრაგმენტულია, ძიება ნელია და პასუხის სანდოობა ყოველ ჯერზე თავიდან უნდა შემოწმდეს.
RAG არის ცოდნის კონტროლირებული მიწოდება
RAG სისტემა AI მოდელს არ აძლევს უფლებას უბრალოდ გამოიცნოს პასუხი. ის პოულობს შესაბამის წყაროს, გადასცემს კონტექსტს და ქმნის პასუხს წყაროზე მიბმით. სწორედ ეს განსხვავება აქცევს conversational interface-ს კორპორაციულ ინსტრუმენტად.
რა უნდა გადაწყვიტოთ პილოტამდე
პირველი პილოტი უნდა იყოს ვიწრო: ერთი გუნდი, ერთი ტიპის დოკუმენტი, მკაფიო წვდომის წესები და ერთი გაზომვადი ამოცანა. მაგალითად: როგორ მოძებნის იურიდიული გუნდი მოქმედ კონტრაქტში კონკრეტულ ვალდებულებას?
გაქვთ მსგავსი workflow?
შევაფასოთ თქვენი კონკრეტული პროცესი, მონაცემების ხელმისაწვდომობა და პირველი პილოტის რეალისტური საზღვრები.
AI კონსულტაცია