Внутренняя система знаний с ИИ

Хотите, чтобы коллеги быстро получали ответы на вопросы о продуктах, политике, ИТ, процессах или клиентах? Тогда идеальным решением станет внутренняя система знаний с собственным чат-ботом. Благодаря Retrieval-Augmented Generation (RAG) такая система стала умнее, чем когда-либо: сотрудники задают вопросы на обычном языке, а чат-бот мгновенно ищет информацию в вашей собственной документации. Это абсолютно безопасно, без утечки данных внешним сторонам – даже если вы используете большие языковые модели от OpenAI или Google.

Что такое RAG и почему он так хорошо работает?

RAG означает, что чат-бот с искусственным интеллектом сначала ищет информацию в вашем собственном источнике знаний (документы, вики, руководства, политики), а затем генерирует ответ. Благодаря этому:

• Ответ всегда соответствует внутренней реальности

• Не даются вымышленные ответы (как иногда бывает с чистыми LLM)

• Конфиденциальные данные никогда не передаются внешнему миру

Какие инструменты можно использовать?

Создать собственную систему знаний можно с помощью различных продуктов, в зависимости от ваших предпочтений и требований к конфиденциальности, масштабируемости и удобству использования.

Чат-боты и фреймворки RAG

• LlamaIndex (llamaindex.ai) – Открытый исходный код, широкое применение

• Haystack (haystack.deepset.ai) – Сильный в корпоративном поиске

• LangChain (langchain.com) – Мощный для интеграции и настройки

• OpenWebUI (open-webui.github.io) – Простой, современный веб-интерфейс для чата и управления

Векторные базы данных (для хранения документов и быстрого поиска)

• ChromaDB (trychroma.com)

• Weaviate (weaviate.io)

• Qdrant (qdrant.tech)

Модели ИИ

• Большие модели в облаке

  • OpenAI GPT-4

  • Google Gemini

  • Служба Azure OpenAI

• Собственные модели (локально или в частном облаке)

  • Llama 3 (Meta), Mistral, DeepSeek, GPT4All, через Ollama или LocalAI

Важно:
Многие инструменты, включая OpenWebUI и LlamaIndex, могут подключать как локальные (on-premises), так и облачные модели. Ваши документы и поисковые запросы никогда не покидают вашу собственную инфраструктуру, если вы этого не хотите!

Как легко добавлять документы

Большинство современных систем знаний предлагают простую функцию загрузки или синхронизации.
Например, это работает так:

1. Загрузите свои документы (PDF, Word, txt, электронные письма, вики-страницы) через веб-интерфейс (например, OpenWebUI)

2. Автоматическая обработка: Инструмент индексирует ваш документ и делает его сразу доступным для поиска чат-ботом

3. Обновление в реальном времени: Если вы добавляете новый файл, он обычно учитывается в ответах в течение нескольких секунд или минут

Для продвинутых:
Автоматическая интеграция с SharePoint, Google Drive, Dropbox или файловым сервером вполне возможна с помощью LlamaIndex или Haystack.

Данные остаются в безопасности и внутри компании

Независимо от того, выбираете ли вы собственные модели или большие облачные модели:

• Вы сами решаете, что выходит наружу, а что нет

• Интеграция с Single Sign-On и управлением доступом возможна по умолчанию

• Журналы аудита: кто что просматривал?

Для конфиденциальной информации рекомендуется использовать модели ИИ локально или в частном облаке. Но даже если вы используете GPT-4 или Gemini, вы можете настроить так, чтобы ваши документы никогда не использовались в качестве обучающих данных и не сохранялись постоянно поставщиком.

Пример современной настройки

С помощью OpenWebUI вы легко создадите безопасную внутреннюю систему знаний, в которой сотрудники смогут задавать вопросы специализированным чат-ботам. Вы можете загружать документы, упорядочивать их по категориям и назначать различным чат-ботам роли экспертов в своих областях. Вот как это сделать!

1. Добавление и категоризация контента

Загрузка документов

• Войдите в OpenWebUI через браузер.

• Перейдите в раздел Документы или База знаний.

• Нажмите Загрузить и выберите файлы (PDF, Word, текст и т. д.).

• Совет: При загрузке добавьте категорию или метку, например “HR”, “Техника”, “Продажи”, “Политика” и т. д.

Преимущество: Категоризация позволяет нужному чат-боту (эксперту) сосредоточиться на релевантных источниках, и вы всегда получите подходящий ответ.

2. Чат-боты с собственными специализациями (ролями)

OpenWebUI позволяет создавать несколько чат-ботов, каждый со своей специализацией или ролью. Примеры:

• HR-бот: Вопросы об отпусках, договорах, условиях труда.

• ИТ-поддержка: Помощь с паролями, приложениями, оборудованием.

• Политический бот: Ответы о политике компании и соответствии требованиям.

• SalesCoach: Информация о продуктах, ценах и предложениях.

Начать прямо сейчас или нужна помощь?

Хотите быстро запустить proof-of-concept? С помощью, например, OpenWebUI и LlamaIndex вы часто можете получить демо-версию онлайн за один день!
Хотите настроить профессионально, интегрировать с существующей ИТ-инфраструктурой или нужна действительно высокая безопасность?
NetCare поможет на каждом этапе: от выбора до внедрения, интеграции и обучения.

Свяжитесь с нами для бесплатной консультации или демонстрации.

NetCare – Ваш проводник в мире ИИ, знаний и цифровой безопасности