System StatusOnline
NAV
Asystent AI odpowiadający wyłącznie na podstawie Twoich wewnętrznych dokumentów — umów, polityk, instrukcji. Każda odpowiedź cytowana, zero halucynacji.
Buduję systemy Retrieval-Augmented Generation (RAG), które dają Twojemu zespołowi asystenta AI opartego wyłącznie na Twoich własnych dokumentach. Wgraj umowy, polityki, instrukcje produktowe lub wewnętrzne wiki — system pobiera najbardziej trafne fragmenty i przekazuje je do LLM, produkując precyzyjne odpowiedzi z dokładnymi cytatami źródeł. Zero halucynacji ogólnej wiedzy, a przy wdrożeniu self-hosted żadne dane nie opuszczają Twojej infrastruktury.
Odpowiedzi oparte wyłącznie na Twoich dokumentach — AI nie może sfabrykować informacji, których nie ma w Twojej bazie wiedzy.
Cytowanie źródeł przy każdej odpowiedzi — użytkownicy widzą dokładnie, z którego dokumentu i akapitu pochodzi odpowiedź, co umożliwia szybką weryfikację.
Obsługuję różnorodne formaty dokumentów: PDF, DOCX, Notion, Confluence, Google Docs i zwykły tekst bez żadnej dodatkowej konfiguracji.
Warstwa kontroli dostępu — różne role użytkowników odpytują tylko dokumenty, do których są uprawnieni, egzekwowane na poziomie wyszukiwania wektorowego.
Architektura self-hosted — dokumenty i zapytania nigdy nie opuszczają Twoich serwerów; zgodna z RODO, HIPAA i wymogami data governance przedsiębiorstw.
Inwentuję Twoje dokumenty i wybieram optymalną strategię podziału na fragmenty — według sekcji, akapitu lub granicy semantycznej — dopasowaną do Twojego typu treści i wzorców zapytań.
Konfiguruję bazę danych wektorowych (Pinecone, Weaviate lub pgvector), definiuję schematy metadanych do filtrowania i indeksuję wszystkie dokumenty z jakościowymi embeddingami.
Buduję pipeline zapytań: osadzanie pytania → wyszukiwanie wektorowe → reranking wyników → wstrzyknięcie kontekstu do promptu LLM → zwrócenie odpowiedzi z cytatami źródeł.
Buduję lub integruję interfejs czatu, wdrażam uwierzytelnianie i kontrolę dostępu na poziomie dokumentu, testuję dokładność na ponad 100 reprezentatywnych pytaniach i wdrażam.
Na pytaniach dziedzinowych dokładność RAG jest dramatycznie wyższa, ponieważ LLM widzi Twoje dokładne dokumenty zamiast polegać na ogólnych danych treningowych. Dokładność typowo rośnie z 40-60% do 85-95% dla zapytań o wewnętrzną wiedzę.
Tak. Bazy wektorów jak Weaviate i Pinecone skalują się do setek milionów wektorów. Opóźnienie wyszukiwania pozostaje poniżej 100ms nawet w tej skali przy odpowiedniej konfiguracji indeksu.
Buduję inkrementalny pipeline indeksowania. Zaktualizowane lub nowe dokumenty uruchamiają zadanie re-embeddingu aktualizujące tylko zmienione wektory, utrzymując bazę wiedzy aktualną bez pełnego re-indeksowania.
Initiate protocol. Establish connection. Let's build something loud.