Tekoälyrobotti

Sisäinen tietojärjestelmä tekoälyllä

Haluatko, että kollegat saavat nopeasti vastauksia tuotteita, käytäntöjä, IT:tä, prosesseja tai asiakkaita koskeviin kysymyksiin? Sisäinen tietojärjestelmä omalla chatbotilla on tällöin ihanteellinen. Kiitos Retrieval-Augmented Generation (RAG) on tällainen järjestelmä älykkäämpi kuin koskaan: työntekijät esittävät kysymyksiä tavallisella kielellä, ja chatbot etsii vastauksia suoraan omasta dokumentaatiostanne. Tämä on täysin turvallista, ilman että tietoja vuotaa ulkopuolisille tahoille – vaikka käyttäisitte OpenAI:n tai Googlen suuria kielimalleja.

  • Vastaako vastaus aina sisäistä todellisuutta
  • Ei anneta keksittyjä vastauksia (kuten joskus puhtaissa LLM:issä)
  • Luottamuksellisia tietoja ei koskaan jaeta ulkopuolisille

Mitä työkaluja voit käyttää?

Oman tietojärjestelmän pystyttäminen onnistuu eri tuotteilla riippuen mieltymyksistäsi ja vaatimuksista yksityisyydelle, skaalautuvuudelle ja käytettävyydelle.

Chatbotit ja RAG-kehykset

Vektoritietokannat (dokumenttien tallennukseen ja nopeaan hakuun)

Tekoälymallit

Tärkeää:
Monet työkalut, kuten OpenWebUI ja LlamaIndex, voivat yhdistää sekä paikallisiin (on-premises) että pilvimallien kanssa. Asiakirjasi ja haut eivät koskaan poistu omasta infrastruktuuristasi, ellet erikseen halua niin!


Näin lisäät helposti dokumentteja

Useimmat nykyaikaiset tietojärjestelmät tarjoavat yksinkertaisen lataus- tai synkronointitoiminnon.
Se toimii esimerkiksi näin:

  1. Lataa asiakirjasi (PDF, Word, txt, sähköpostit, wikisivut) verkkokäyttöliittymän kautta (kuten OpenWebUI)
  2. Automaattinen käsittely: Työkalu indeksoi asiakirjasi ja tekee siitä välittömästi hakukelpoisen chatbotille
  3. Reaaliaikainen päivitys: Lisäätkö uuden tiedoston? Se sisällytetään vastauksiin yleensä muutamassa sekunnissa tai minuutissa

Edistyneille:
Automaattiset liitännät SharePointiin, Google Driveen, Dropboxiin tai tiedostopalvelimeen ovat täysin mahdollisia LlamaIndexin tai Haystackin avulla.


Data pysyy turvassa ja sisäisenä

Valitsitpa sitten omat mallit tai suuret pilvimallit:

  • Määräät itse, mikä tieto saa lähteä ulos ja mikä ei
  • Integrointi kertakirjautumiseen (SSO) ja pääsynhallintaan on oletuksena mahdollista
  • Tarkastuslokeja: kuka on tarkastellut mitäkin?

Arkaluonteisen tiedon osalta on suositeltavaa käyttää tekoälymalleja paikallisesti (on-premises) tai yksityisessä pilvessä. Mutta vaikka käyttäisit GPT-4:ää tai Geminiä, voit asettaa asetukset niin, että dokumenttejasi ei koskaan käytetä koulutusdatana tai tallenneta pysyvästi palveluntarjoajan toimesta.


Modernin kokoonpanon esimerkki

Sen avulla OpenWebUI rakennat helposti turvallisen, sisäisen tietojärjestelmän, jossa työntekijät voivat esittää kysymyksiä erikoistuneille chatboteille. Voit ladata dokumentteja, järjestää ne kategorioittain ja antaa eri bottien toimia oman asiantuntemusalueensa asiantuntijoina. Lue tästä, miten se tehdään!


1. Sisällön lisääminen ja luokittelu

Asiakirjojen lataaminen

  • Kirjaudu sisään OpenWebUI:hin selaimellasi.
  • Siirry osioon Asiakirjat tai Tietopankki.
  • Napsauta Lataa ja valitse tiedostosi (PDF, Word, teksti jne.).
  • Vinkki: Lisää latauksen yhteydessä kategoria tai tunniste, kuten ”HR”, ”Tekniikka”, ”Myynti”, ”Käytännöt” jne.

EtuLuokittelemalla oikea chatbot (asiantuntija) voi keskittyä olennaisiin lähteisiin ja saat aina sopivan vastauksen.

AIR avoimen web-käyttöliittymän kautta


2. Chatbotit omilla erikoisaloilla (rooleilla)

OpenWebUI mahdollistaa useiden chatbotien luomisen, joilla kullakin on oma erikoisalansa tai roolinsa. Esimerkkejä:

  • HR-botti: Kysymykset lomista, sopimuksista, työehdoista.
  • IT-tuki: Apua salasanoihin, sovelluksiin, laitteistoihin.
  • Käytäntöbotti: Vastauksia yrityksen käytäntöihin ja vaatimustenmukaisuuteen liittyen.
  • SalesCoach: Tietoa tuotteista, hinnoista ja tarjouksista.



Haluatko aloittaa heti vai kaipaatko apua?

Haluatko nopeasti ajaa proof-of-conceptin? Esimerkiksi OpenWebUI LlamaIndex-demon saa usein pystyyn yhdessä iltapäivässä!
Haluatko sen ammattimaisesti pystytettynä, kytkettynä olemassa olevaan IT-infrastruktuuriin, vai pitääkö sen olla todella turvallinen?
NetCare auttaa jokaisessa vaiheessa: valinta-avusta toteutukseen, integrointiin ja koulutukseen.

Ota yhteyttä varaukseen sitoutumaton neuvottelu tai demo.


NetCare – Oppaasi tekoälyyn, tietoon ja digitaaliseen turvallisuuteen

Gerard

Gerard toimii tekoälykonsulttina ja johtajana. Laajan kokemuksensa ansiosta suurissa organisaatioissa hän pystyy purkamaan ongelman erittäin nopeasti ja työskentelemään ratkaisun eteen. Yhdistettynä taloudelliseen taustaan hän varmistaa liiketoiminnallisesti perustellut valinnat.

AIR (Artificial Intelligence Robot)