Artificial Intelligence Robot

Et internt kunnskapssystem med AI

Vil du at kolleger raskt skal få svar på spørsmål om produkter, retningslinjer, IT, prosesser eller kunder? Da er et internt kunnskapssystem med en egen chatbot ideelt. Takket være Henting-forsterket generering (RAG) er et slikt system smartere enn noen gang: ansatte stiller spørsmål på vanlig språk og chatboten søker direkte i deres egen dokumentasjon. Dette kan gjøres helt sikkert, uten å lekke data til eksterne parter – selv om du bruker store språkmodeller fra OpenAI eller Google.

  • Stemmer svaret alltid overens med intern virkelighet

  • Det gis ingen fabrikasjoner (slik det noen ganger er med rene LLM-er)

  • Konfidensielle opplysninger deles aldri med omverdenen

Hvilke verktøy kan du bruke?

Å sette opp et eget kunnskapssystem kan gjøres med ulike produkter, avhengig av dine preferanser og krav til personvern, skalerbarhet og brukervennlighet.

Chatbot og RAG-rammeverk

Vektordatabaser (for dokumentlagring og rask søkefunksjon)

AI-modeller

Viktig:
Mange verktøy, inkludert OpenWebUI og LlamaIndex, kan koble både lokale (on-premises) og skybaserte modeller. Dine dokumenter og søk forlater aldri din egen infrastruktur, med mindre du ønsker det!

Slik legger du enkelt til dokumenter

De fleste moderne kunnskapssystemer tilbyr en enkel opplastings- eller synkroniseringsfunksjon.
Slik fungerer det for eksempel:

  1. Last opp dokumentene dine (PDF, Word, txt, e-poster, wiki-sider) via nettgrensesnittet (som OpenWebUI)

  2. Automatisk behandling: Verktøyet indekserer dokumentet ditt og gjør det umiddelbart søkbart for chatboten

  3. Live oppdatering: Legger du til en ny fil? Da blir den vanligvis tatt med i svarene innen noen sekunder eller minutter

For viderekomne:
Automatiske koblinger til SharePoint, Google Drive, Dropbox eller en filserver er godt mulig med LlamaIndex eller Haystack.

Data forblir sikre og interne

Enten du velger egne modeller eller store skybaserte modeller:

  • Du bestemmer selv hva som deles utad

  • Integrasjon med Single Sign-On og tilgangsstyring er standard mulig

  • Revisjonsspor: hvem har slått opp hva?

For sensitiv informasjon anbefales det å bruke AI-modeller on-premises eller i en privat sky. Men selv om du bruker GPT-4 eller Gemini, kan du konfigurere at dokumentene aldri brukes som treningsdata eller lagres permanent av leverandøren.

Eksempel på en moderne oppsett

Med OpenWebUI bygger du enkelt et sikkert, internt kunnskapssystem der ansatte kan stille spørsmål til spesialiserte chatboter. Du kan laste opp dokumenter, organisere dem etter kategori og la forskjellige chatboter opptre som eksperter innen sitt eget fagfelt. Her kan du lese hvordan!

1. Legge til og kategorisere innhold

Opplasting av dokumenter

  • Logg inn på OpenWebUI via nettleseren din.

  • Gå til seksjonen Dokumenter eller Knowledge Base.

  • Klikk på Last opp og velg filene dine (PDF, Word, tekst osv.).

  • Tips: Legg til en kategori eller etikett ved opplasting, som «HR», «Teknikk», «Salg», «Retningslinjer» osv.

FordelVed å kategorisere kan riktig chatbot (ekspert) fokusere på relevante kilder, og du får alltid et passende svar.

AIR via openwebui

2. Chatboter med egne spesialiseringer (roller)

OpenWebUI gjør det mulig å opprette flere chatboter, hver med sitt eget spesialfelt eller rolle. Eksempler:

  • HR-bot: Spørsmål om permisjon, kontrakter, arbeidsvilkår.

  • IT-støtte: Hjelp med passord, applikasjoner, maskinvare.

  • PolicyBot: Svar om bedriftspolicy og samsvar.

  • SalgsCoach: Informasjon om produkter, priser og tilbud.


Kom i gang med en gang eller foretrekker du hjelp?

Vil du raskt kjøre en proof-of-concept? For eksempel med OpenWebUI og LlamaIndex har du ofte en demo online på én ettermiddag!
Vil du sette det opp profesjonelt, koble det til din eksisterende IT, eller må det være virkelig sikkert?
NetCare hjelper i alle steg: fra valgveiledning til implementering, integrasjon og opplæring.

Ta kontakt for en uforpliktende rådgivningssamtale eller demo.

NetCare – Din veiviser for AI, kunnskap og digital sikkerhet

Gerard

Gerard jobber som AI-konsulent og leder. Med mye erfaring fra store organisasjoner kan han raskt analysere et problem og arbeide mot en løsning. Kombinert med en økonomisk bakgrunn sørger han for forretningsmessig ansvarlige valg.