RAG: odpowiedzi z wiedzy firmy
RAG (retrieval-augmented generation) najpierw wyszukuje fragmenty w dokumentach i bazach firmy, a dopiero potem formułuje odpowiedź na ich podstawie. Model nie musi znać tej wiedzy z treningu.
Usługa
Agent AI, RAG i integracje z systemami firmy
CrAIT projektuje agentów AI i rozwiązania RAG, które pracują na wiedzy i danych firmy, a nie na ogólnej wiedzy modelu. Budujemy je razem z integracjami, bezpiecznym API i kontrolą jakości odpowiedzi.
Podstawy
RAG i agent AI — czym się różnią
Oba rozwiązania korzystają z modelu językowego, ale robią co innego. Wybór zależy od tego, czy firma potrzebuje odpowiedzi, czy działania.
Agent AI: działanie w systemach
Agent AI nie tylko odpowiada, ale wykonuje kroki: pobiera dane z systemu, uzupełnia rekord, uruchamia workflow. Dlatego potrzebuje jasno ustalonych uprawnień i punktów akceptacji człowieka.
Integracje
Wiedza i dane firmy w jednym przepływie
Agent i RAG są tak dobre, jak dane, do których mają dostęp. Dlatego integracje projektujemy razem z nimi, a nie po fakcie.
Systemy firmy
Łączymy CRM, ERP, dokumenty, bazy i API w spójny przepływ gotowy pod AI i dalszą automatyzację.
Bezpieczne API
Agent dostaje dostęp tylko do tych danych i operacji, których wymaga jego zadanie.
Uprawnienia
Model uprawnień budujemy na rolach obowiązujących w systemach źródłowych, tak aby dostęp do wiedzy poprzez AI nie wykraczał poza uprawnienia użytkownika.
Ślad audytowy
Zostaje zapis tego, co agent zrobił, na podstawie jakich danych i kto zaakceptował wynik.
Jakość
Kontrola jakości odpowiedzi
Model językowy potrafi odpowiedzieć przekonująco i błędnie jednocześnie. Dlatego jakość sprawdzamy przed wdrożeniem i po nim.
-
01
Pytania testowe
Zbieramy z zespołem pytania i zadania, na których rozwiązanie musi działać.
-
02
Źródła
Sprawdzamy, czy odpowiedź opiera się na właściwych dokumentach i danych.
-
03
Pilotaż
Rozwiązanie pracuje z realnymi użytkownikami w małym, mierzalnym zakresie.
-
04
Monitoring
Po wdrożeniu śledzimy odpowiedzi i działania agenta w logach.
FAQ
Pytania o tę usługę
Czym agent AI różni się od chatbota?
Chatbot odpowiada na pytania, a agent AI wykonuje zadania: pobiera dane z systemów, uzupełnia rekordy i uruchamia workflow. Dlatego przy agencie projektujemy uprawnienia, punkty akceptacji człowieka i ślad audytowy.
Kiedy wybrać RAG, a kiedy agenta AI?
RAG, gdy zespół potrzebuje trafnych odpowiedzi z dokumentów i baz wiedzy firmy. Agenta, gdy po odpowiedzi ma nastąpić działanie w systemie. Często zaczyna się od RAG, a agent dochodzi, gdy wiadomo już, że odpowiedzi są wiarygodne.
Z jakimi systemami można zintegrować agenta AI?
Z tymi, do których da się bezpiecznie dostać przez API albo eksport danych: CRM, ERP, repozytoria dokumentów i bazy danych. Zakres integracji ustala diagnoza — pokazuje, które źródła są potrzebne od razu, a które mogą poczekać.
Następny krok
Opowiedz, na jakiej wiedzy i w jakich systemach ma pracować Twój agent AI.
Napisz do CrAIT
Odpowiedź w ciągu 2 dni roboczych.