შიდა ცოდნის სისტემა AI-ით

გსურთ, რომ კოლეგებმა სწრაფად მიიღონ პასუხები პროდუქტებთან, პოლიტიკასთან, IT-სთან, პროცესებთან ან მომხმარებლებთან დაკავშირებულ კითხვებზე? მაშინ შიდა ცოდნის სისტემა საკუთარი ჩატბოტით იდეალური გადაწყვეტაა. წყალობით მოძიებაზე დაფუძნებული გენერაცია (RAG) ასეთი სისტემა უფრო ჭკვიანია, ვიდრე ოდესმე: თანამშრომლები სვამენ კითხვებს ჩვეულებრივ ენაზე, ხოლო ჩატბოტი დაუყოვნებლივ ეძებს ინფორმაციას თქვენს საკუთარ დოკუმენტაციაში. ეს შეიძლება გაკეთდეს სრულიად უსაფრთხოდ, მონაცემთა გარე მხარეებისთვის გაჟონვის გარეშე – მაშინაც კი, თუ იყენებთ OpenAI-ის ან Google-ის დიდ ენობრივ მოდელებს.

• პასუხი ყოველთვის შეესაბამება თუ არა შიდა რეალობას
• არ ხდება გამოგონილი ინფორმაციის მიწოდება (როგორც ეს ზოგჯერ ხდება სუფთა LLM-ების შემთხვევაში)
• კონფიდენციალური მონაცემები არასოდეს ზიარდება გარე სამყაროსთან

---

რა ხელსაწყოების გამოყენება შეგიძლიათ?

საკუთარი ცოდნის სისტემის შექმნა შესაძლებელია სხვადასხვა პროდუქტით, თქვენი პრეფერენციებისა და კონფიდენციალურობის, მასშტაბირებადობისა და გამოყენების სიმარტივის მოთხოვნებიდან გამომდინარე.

ჩატბოტი და RAG-ჩარჩოები

• LlamaIndex (llamaindex.ai) – ღია კოდის, ფართოდ გამოყენებადი
• Haystack (haystack.deepset.ai) – ძლიერია კორპორატიულ ძიებაში
• LangChain (langchain.com) – მძლავრი ინსტრუმენტი ინტეგრაციისა და პერსონალიზებული გადაწყვეტილებებისთვის
• OpenWebUI (open-webui.github.io) – მარტივი, თანამედროვე ვებ-ინტერფეისი ჩატისა და მართვისთვის

ვექტორული მონაცემთა ბაზები (დოკუმენტების შენახვისა და სწრაფი ძიებისთვის)

• ChromaDB (trychroma.com)
• Weaviate (weaviate.io)
• Qdrant (qdrant.tech)

AI-მოდელები

• დიდი მოდელები ღრუბლოვან სერვისებში
  • OpenAI GPT-4
  • Google Gemini
  • Azure OpenAI-ის სერვისი
• საკუთარი მოდელები (ლოკალურ სერვერებზე ან კერძო ღრუბელში)
  • Llama 3 (Meta), Mistral, DeepSeek, GPT4All, მეშვეობით Ollama ან LocalAI

მნიშვნელოვანია:
ბევრი ინსტრუმენტი, მათ შორის OpenWebUI და LlamaIndex, საშუალებას გაძლევთ დააკავშიროთ როგორც ადგილობრივი (on-premises), ისე ღრუბლოვანი მოდელები. თქვენი დოკუმენტები და საძიებო მოთხოვნები არასოდეს ტოვებს თქვენს ინფრასტრუქტურას, თუ თავად არ ისურვებთ ამას!

---

ასე შეგიძლიათ მარტივად დაამატოთ დოკუმენტები

თანამედროვე ცოდნის სისტემების უმეტესობა გთავაზობთ ატვირთვის ან სინქრონიზაციის მარტივ ფუნქციას.
ეს მაგალითად ასე მუშაობს:

1. ატვირთეთ თქვენი დოკუმენტები (PDF, Word, txt, ელ. ფოსტა, ვიკი-გვერდები) ვებ-ინტერფეისის მეშვეობით (როგორიცაა OpenWebUI)
2. ავტომატური დამუშავება: ინსტრუმენტი ახდენს თქვენი დოკუმენტის ინდექსირებას და ხდის მას ჩატბოტისთვის მყისიერად საძიებოს
3. ცოცხალი განახლება: ამატებთ ახალ ფაილს? ის ჩვეულებრივ რამდენიმე წამში ან წუთში აისახება პასუხებში

მოწინავე მომხმარებლებისთვის:
SharePoint-თან, Google Drive-თან, Dropbox-თან ან ფაილურ სერვერთან ავტომატური კავშირები ადვილად შესაძლებელია LlamaIndex-ის ან Haystack-ის გამოყენებით.

---

მონაცემები რჩება უსაფრთხოდ და შიდა ქსელში

მიუხედავად იმისა, ირჩევთ საკუთარ მოდელებს თუ დიდ ღრუბლოვან მოდელებს:

• თქვენ თავად განსაზღვრავთ, რა გავა გარეთ და რა არა
• ინტეგრაცია Single Sign-On-თან და წვდომის მართვასთან სტანდარტულად შესაძლებელია
• აუდიტის კვალი: ვინ რა ნახა?

მგრძნობიარე ინფორმაციისთვის რეკომენდებულია AI მოდელების გამოყენება ადგილობრივად (on-premises) ან კერძო ღრუბელში. მაგრამ მაშინაც კი, თუ იყენებთ GPT-4-ს ან Gemini-ს, შეგიძლიათ დააყენოთ ისე, რომ თქვენი დოკუმენტები არასოდეს იქნას გამოყენებული როგორც სასწავლო მონაცემები ან მუდმივად შენახული პროვაიდერის მიერ.

---

თანამედროვე კონფიგურაციის მაგალითი

თან OpenWebUI თქვენ მარტივად აშენებთ უსაფრთხო, შიდა ცოდნის სისტემას, რომელშიც თანამშრომლებს შეუძლიათ კითხვები დაუსვან სპეციალიზებულ ჩატბოტებს. შეგიძლიათ ატვირთოთ დოკუმენტები, დაალაგოთ ისინი კატეგორიების მიხედვით და სხვადასხვა ჩატბოტს მისცეთ უფლება, იმოქმედონ როგორც ექსპერტებმა თავიანთ სფეროში. წაიკითხეთ როგორ აქ!

---

1. კონტენტის დამატება და კატეგორიზაცია

დოკუმენტების ატვირთვა

• შედით OpenWebUI-ში თქვენი ბრაუზერის საშუალებით.
• გადადით განყოფილებაში დოკუმენტები ან ცოდნის ბაზა.
• დააწკაპუნეთ ატვირთვა და აირჩიეთ თქვენი ფაილები (PDF, Word, ტექსტური და ა.შ.).
• რჩევა: ატვირთვისას დაამატეთ კატეგორია ან ეტიკეტი, როგორიცაა „HR“, „ტექნიკური“, „გაყიდვები“, „პოლიტიკა“ და ა.შ.

უპირატესობა: კატეგორიზაციის საშუალებით, შესაბამის ჩეთბოტს (ექსპერტს) შეუძლია ფოკუსირება მოახდინოს რელევანტურ რესურსებზე, რათა ყოველთვის მიიღოთ ზუსტი პასუხი.

---

2. ჩატბოტები საკუთარი სპეციალიზაციით (როლებით)

OpenWebUI საშუალებას გაძლევთ შექმნათ მრავალი ჩეთბოტი, თითოეულს საკუთარი სპეციალიზაციით ან როლით. მაგალითები:

• HR-ბოტი: კითხვები შვებულების, კონტრაქტების, დასაქმების პირობების შესახებ.
• IT-მხარდაჭერა: დახმარება პაროლებთან, აპლიკაციებთან, აპარატურასთან დაკავშირებით.
• BeleidsBot: პასუხები კორპორატიულ პოლიტიკასა და შესაბამისობაზე (compliance).
• SalesCoach: ინფორმაცია პროდუქტების, ფასებისა და შეთავაზებების შესახებ.

---

დავიწყოთ დაუყოვნებლივ თუ გირჩევნიათ დახმარება?

გსურთ სწრაფად შექმნათ კონცეფციის დამამტკიცებელი მოდელი (proof-of-concept)? მაგალითად, OpenWebUI და LlamaIndex-ის გამოყენებით, დემო ვერსიის გაშვება ხშირად ერთ შუადღეშია შესაძლებელი!
გსურთ მისი პროფესიონალურად მოწყობა, არსებულ IT ინფრასტრუქტურასთან დაკავშირება, თუ უსაფრთხოების მაღალი სტანდარტების დაცვაა საჭირო?
NetCare გეხმარებათ ყოველ ნაბიჯზე: არჩევანის გაკეთებიდან დაწყებული, იმპლემენტაციით, ინტეგრაციითა და ტრენინგით დამთავრებული.

დაგვიკავშირდით კონტაქტი უფასო საკონსულტაციო შეხვედრის ან დემო ვერსიისთვის.

---

NetCare – თქვენი გზამკვლევი ხელოვნურ ინტელექტში, ცოდნასა და ციფრულ უსაფრთხოებაში