Dokumenty
Klasyfikacja, ekstrakcja, porównywanie, routing i praca z nieustrukturyzowaną treścią.
SYSTEMY AI
Systemy AI dla firm
System AI nie jest pojedynczym modelem. To połączenie danych, kontekstu, reguł, integracji, walidacji i monitoringu zaprojektowane wokół konkretnego procesu biznesowego.
Gdzie system AI może wnosić wartość
Wiedza firmowa
RAG i wyszukiwanie po procedurach, instrukcjach i dokumentacji z kontrolą źródeł.
Procesy
AI jako ograniczony krok większego workflow połączonego z regułami i API.
Asystenci i agenci
Dostęp do wiedzy i narzędzi w zakresie kontrolowanym przez uprawnienia, limity i logowanie.
Warstwy systemu
| Warstwa | Rola |
|---|---|
| Dane | Źródła, jakość, aktualność, metadane i uprawnienia. |
| Retrieval / kontekst | Dostarczenie właściwych informacji do zadania, jeśli system pracuje na wiedzy organizacji. |
| Model | Interpretacja, klasyfikacja lub generowanie tam, gdzie reguły nie wystarczają. |
| Reguły i integracje | Deterministyczne decyzje, walidacja oraz bezpieczne wykonanie operacji. |
| Kontrola | Logi, monitoring, ewaluacja jakości, obsługa błędów i udział człowieka. |
Jak dobrać architekturę
Najpierw określa się oczekiwany wynik i koszt błędu. Dopiero potem wybiera model, RAG, klasyczną automatyzację, integracje oraz środowisko lokalne, chmurowe lub hybrydowe.
Najprostsza wystarczająca architektura jest zwykle najlepszym punktem startu.
Jeżeli zadanie jest deterministyczne, kod lub workflow może być lepszy od modelu. AI powinno mieć uzasadnienie wynikające z charakteru danych i procesu.
Powiązane rozwiązania
Masz konkretny problem biznesowy?
Opisz proces, dane i oczekiwany rezultat. Na tej podstawie można ocenić, czy potrzebny jest system AI i jakie warstwy powinien zawierać.