Baza wiedzy AI dla firmy
System wiedzy AI łączy dokumenty, wyszukiwanie i model językowy tak, aby użytkownik otrzymywał odpowiedź opartą na właściwym kontekście, z możliwością sprawdzenia źródła i respektowaniem uprawnień.
Typowa architektura
Źródła → przygotowanie i podział dokumentów → embeddingi → indeks → retrieval → opcjonalny reranking → kontekst → model → odpowiedź i źródła.
Kiedy baza wiedzy ma sens
| Sygnał | Znaczenie |
|---|---|
| Dużo rozproszonej dokumentacji | Pracownicy tracą czas na odnajdywanie aktualnej informacji. |
| Częste pytania o procedury | Można ograniczyć ręczne przekazywanie tej samej wiedzy. |
| Wymagane źródło odpowiedzi | RAG może prowadzić do konkretnego dokumentu lub fragmentu. |
| Różne poziomy dostępu | System musi filtrować wiedzę zgodnie z uprawnieniami użytkownika. |
Jakość nie zaczyna się od modelu
Błędy często powstają wcześniej: nieaktualny dokument, zły podział treści, słabe metadane, nietrafiony retrieval albo brak właściwego filtrowania. Dlatego osobno ocenia się jakość wyszukiwania i jakość odpowiedzi modelu.
Utrzymanie wiedzy
System powinien mieć określone źródła prawdy, sposób aktualizacji indeksu, obsługę usuniętych dokumentów, kontrolę wersji i monitoring zapytań, na które baza nie potrafi odpowiedzieć z wystarczającym kontekstem.
Powiązane materiały
Masz dokumentację, którą trudno przeszukiwać?
Opisz rodzaje źródeł, sposób dostępu i pytania, na które system powinien odpowiadać.