Un sistem intern de cunoștințe cu inteligență artificială

Doriți ca angajații să primească rapid răspunsuri la întrebări despre produse, politici, IT, procese sau clienți? Atunci un sistem intern de cunoștințe cu propriul chatbot este ideal. Datorită Generării Augmentate prin Regăsire (RAG), un astfel de sistem este mai inteligent ca niciodată: angajații pun întrebări în limbaj natural, iar chatbot-ul caută direct în propria documentație. Acest lucru poate fi făcut în deplină siguranță, fără a scurge date către terți – chiar dacă utilizați modele lingvistice mari de la OpenAI sau Google.

Ce este RAG și de ce funcționează atât de bine?

RAG înseamnă că un chatbot AI caută mai întâi în propria sursă de cunoștințe (documente, wiki-uri, manuale, politici) și abia apoi generează un răspuns. Astfel:

• Răspunsul este întotdeauna în concordanță cu realitatea internă

• Nu sunt date invenții (cum se întâmplă uneori cu LLM-urile pure)

• Datele confidențiale nu sunt niciodată partajate cu lumea exterioară

Ce instrumente puteți utiliza?

Crearea unui sistem propriu de cunoștințe se poate face cu diverse produse, în funcție de preferințele și cerințele dumneavoastră privind confidențialitatea, scalabilitatea și ușurința de utilizare.

Chatbot și cadre RAG

• LlamaIndex (llamaindex.ai) – Open source, aplicabilitate largă

• Haystack (haystack.deepset.ai) – Puternic în căutarea enterprise

• LangChain (langchain.com) – Puternic pentru conexiuni și personalizare

• OpenWebUI (open-webui.github.io) – Interfață web simplă, modernă pentru chat și gestionare

Baze de date vectoriale (pentru stocarea documentelor și funcția de căutare rapidă)

• ChromaDB (trychroma.com)

• Weaviate (weaviate.io)

• Qdrant (qdrant.tech)

Modele AI

• Modele mari în cloud

  • OpenAI GPT-4

  • Google Gemini

  • Serviciul Azure OpenAI

• Modele proprii (on-premises sau cloud privat)

  • Llama 3 (Meta), Mistral, DeepSeek, GPT4All, prin Ollama sau LocalAI

Important:
Multe instrumente, inclusiv OpenWebUI și LlamaIndex, pot conecta atât modele locale (on-premises), cât și modele cloud. Documentele și căutările dumneavoastră nu părăsesc niciodată propria infrastructură, decât dacă doriți acest lucru!

Cum să adăugați cu ușurință documente

Majoritatea sistemelor moderne de cunoștințe oferă o funcție simplă de încărcare sau sincronizare.
Acest lucru funcționează, de exemplu, astfel:

1. Încărcați documentele (PDF, Word, txt, e-mailuri, pagini wiki) prin interfața web (cum ar fi OpenWebUI)

2. Procesare automată: Instrumentul indexează documentul și îl face imediat căutabil pentru chatbot

3. Actualizare live: Dacă adăugați un fișier nou? Acesta va fi inclus în răspunsuri în câteva secunde sau minute

Pentru avansați:
Conexiunile automate cu SharePoint, Google Drive, Dropbox sau un server de fișiere sunt posibile cu LlamaIndex sau Haystack.

Datele rămân sigure și interne

Indiferent dacă alegeți modele proprii sau modele cloud mari:

• Decideți singur ce iese și ce nu

• Integrarea cu Single Sign-On și gestionarea accesului este posibilă în mod standard

• Jurnale de audit: cine a consultat ce?

Pentru informații sensibile, este recomandat să utilizați modele AI on-premises sau într-un cloud privat. Dar chiar dacă utilizați GPT-4 sau Gemini, puteți seta ca documentele dumneavoastră să nu fie niciodată utilizate ca date de antrenament sau stocate permanent de către furnizor.

Exemplu de configurare modernă

Cu OpenWebUI construiți cu ușurință un sistem de cunoștințe sigur, intern, în care angajații pot pune întrebări chatbot-urilor specializate. Puteți încărca documente, le puteți organiza pe categorii și puteți lăsa diferite chatbot-uri să acționeze ca experți în propriul lor domeniu. Iată cum!

1. Adăugarea și clasificarea conținutului

Încărcarea documentelor

• Conectați-vă la OpenWebUI prin browser.

• Accesați secțiunea Documente sau Bază de cunoștințe.

• Faceți clic pe Încărcați și selectați fișierele (PDF, Word, text etc.).

• Sfat: La încărcare, adăugați o categorie sau o etichetă, cum ar fi „HR”, „Tehnic”, „Vânzări”, „Politici” etc.

Avantaj: Prin categorizare, chatbot-ul potrivit (expertul) se poate concentra pe surse relevante și veți primi întotdeauna un răspuns adecvat.

2. Chatbot-uri cu specializări proprii (roluri)

OpenWebUI permite crearea mai multor chatbot-uri, fiecare cu propria specializare sau rol. Exemple:

• HR-Bot: Întrebări despre concedii, contracte, condiții de muncă.

• IT-Support: Ajutor cu parole, aplicații, hardware.

• BeleidsBot: Răspunsuri despre politica companiei și conformitate.

• SalesCoach: Informații despre produse, prețuri și oferte.

Începeți imediat sau preferați ajutor?

Doriți să rulați rapid o dovadă de concept? Cu OpenWebUI și LlamaIndex, de exemplu, aveți adesea o demonstrație online într-o singură după-amiază!
Doriți să o configurați profesional, să o conectați la IT-ul existent sau trebuie să fie cu adevărat sigură?
NetCare vă ajută la fiecare pas: de la alegere la implementare, integrare și instruire.

Contactați-ne pentru o consultație gratuită sau o demonstrație.

NetCare – Ghidul dumneavoastră în AI, cunoștințe și securitate digitală