Belső tudásbázis rendszer mesterséges intelligenciával
Szeretné, ha a kollégák gyors válaszokat kapnának termékekkel, szabályokkal, IT-vel, folyamatokkal vagy üyfelekkel kapcsolatos kérdésekre? Akkor egy belső tudásrendszer saját chatbot-tal ideális. Köszönhetően Lekérdezés-bővített generálás (RAG) egy ilyen rendszer okosabb, mint valaha: a munkavállalók kérdéseket tesznek fel érthető nyelven, és a chatbot közvetlenül keres a saját dokumentációjukban. Ez teljes biztonságban megtehető, anélkül, hogy adatok szivárognának ki külső felek felé – még akkor is, ha az OpenAI vagy a Google nagy nyelvi modelljeit használja.
- A válasz mindig megfelel a belső valóságnak
- Nem adnak kitalált válaszokat (mint néha a tiszta LLM-ek esetében)
- Bizalmas adatokat soha nem osztjuk meg a külvilággal
Milyen eszközöket használhatsz?
Saját tudásrendszer felállítása különböző termékekkel lehetséges, a preferenciáktól és az adatvédelemmel, skálázhatósággal és könnyű használattal kapcsolatos követelményektől függően.
Chatbot és RAG keretrendszerek
- LlamaIndex (llamaindex.ai) – Nyílt forráskód, széles körben alkalmazható
- Szénakény (szénakénynyelv.deepset.ai) – Erős az vállalati keresésben
- LangChain (langchain.com) – Erőteljes kötésekhez és testreszabáshoz
- OpenWebUI (open-webui.github.io) – Egyszerű, modern webes felület csevegéshez és kezeléshez
Vektordatabázisok (dokumentumtároláshoz és gyors kereséshez)
- ChromaDB (trychroma.com)
- Weaviate (weaviate.io)
- Qdrant (qdrant.tech)
MI modellek
- Nagy modellek a felhőben
- Saját modellek (on-premise vagy privát felhő)
Fontos:
Számos eszköz, köztük az OpenWebUI és a LlamaIndex, képesek helyi (on-premises) és felhőalapú modelleket is összekapcsolni. Dokumentumai és lekérdezései soha nem hagyják el saját infrastruktúráját, hacsak Ön nem akarja!
Így adhatsz hozzá egyszerűen dokumentumokat
A legtöbb modern tudásalapú rendszer egyszerű feltöltési vagy szinkronizálási funkciót kínál.
Ez például így működik:
- Töltse fel dokumentumait (PDF, Word, txt, e-mailek, wiki-oldalak) a webes felületen keresztül (például OpenWebUI)
- Automatikus feldolgozás: Az eszköz indexeli a dokumentumot, és azonnal kereshetővé teszi a chatbot számára
- Élő frissítésHa új fájlt ad hozzá, az általában másodperceken vagy perceken belül megjelenik a válaszokban
Haladóknak:
A SharePoint, Google Drive, Dropbox vagy fájlszerver automatikus összekapcsolása jól megvalósítható a LlamaIndex vagy a Haystack segítségével.
Az adatok biztonságosak és belsőek maradnak
Függetlenül attól, hogy saját modelleket vagy nagy felhőalapú modelleket választ:
- Ön dönti el, hogy mi kerülhet ki és mi nem
- Integráció egyszeri bejelentkezéssel (SSO) és hozzáférés-kezeléssel alapértelmezés szerint lehetséges
- Auditnaplók: ki mit kérdezett le?
Érzékeny információk esetén ajánlott az AI modelleket helyben (on-premises) vagy privát felhőn belül használni. De még akkor is, ha a GPT-4-et vagy a Gemini-t alkalmazza, beállíthatja, hogy dokumentumait a szolgáltató soha ne használja fel tréningadatként, és ne tárolja azokat véglegesen.
Egy modern felépítés példája
A(z) OpenWebUI segítségével egyszerűen építhet egy biztonságos, belső tudásbázist, ahol az alkalmazottak kérdéseket tehetnek fel speciális chatbotoknak. Feltöltheti dokumentumait, kategóriák szerint rendezheti, és különböző chatbotokat bízhat meg azzal, hogy a saját szakterületük szakértőjeként járjanak el. Itt olvashatja el, hogyan!
1. Tartalom hozzáadása és kategorizálása
Dokumentumok feltöltése
- Jelentkezzen be az OpenWebUI-ba a böngészőjén keresztül.
- Lépjen a következő részhez: Dokumentumok vagy Tudásbázis.
- Kattintson a Feltöltés majd válassza ki a fájlokat (PDF, Word, szöveg stb.).
- Tipp: Feltöltéskor adjon hozzá egy kategóriát vagy címkét, például „HR”, „Technika”, „Értékesítés”, „Szabályzat” stb.
Előny: Kategorizálással a megfelelő chatbot (szakértő) a releváns forrásokra összpontosíthat, és Ön mindig megfelelő választ kap.
2. Saját szakterületekkel (szerepkörökkel) rendelkező chatbotok
Az OpenWebUI lehetővé teszi több chatbot létrehozását, mindegyik saját szakterülettel vagy szereppel. Példák:
- HR-Bot: Kérdések szabadságról, szerződésekről, munkakörülményekről.
- IT-Támogatás: Segítség jelszavakkal, alkalmazásokkal, hardverrel kapcsolatban.
- SzabályzatBot: Válaszok vállalati szabályzatokkal és megfelelőséggel kapcsolatosan.
- Értékesítési Edző: Információ termékekről, árakról és árajánlatokról.
Közvetlenül munkához látni vagy inkább segítséget kérni?
Gyorsan szeretne egy proof-of-concept-et futtatni? Például ezzel OpenWebUI A LlamaIndex segítségével gyakran egy délután alatt online demót készíthetsz!
Szeretnéd professzionálisan bevezetni, összekapcsolni a meglévő IT-vel, vagy valóban biztonságosnak kell lennie?
NetCare segít minden lépésben: a választási segítségtől a megvalósításig, integrációig és képzésig.
Vegye fel kapcsolat egy kötelezettség nélküli tanácsadásra vagy demóra.
NetCare – Az Ön útmutatója az MI-hez, tudáshoz és digitális biztonsághoz
