Внутрішня система знань зі штучним інтелектом

Хочете, щоб колеги швидко отримували відповіді на запитання про продукти, політику, ІТ, процеси чи клієнтів? Тоді ідеально підійде внутрішня система знань із власним чат-ботом. Завдяки Retrieval-Augmented Generation (RAG) така система розумніша, ніж будь-коли: співробітники ставлять запитання звичайною мовою, а чат-бот одразу шукає у вашій власній документації. Це може бути повністю безпечно, без витоку даних стороннім особам – навіть якщо ви використовуєте великі мовні моделі від OpenAI або Google.

Що таке RAG і чому він так добре працює?

RAG означає, що чат-бот зі штучним інтелектом спочатку шукає у вашому власному джерелі знань (документи, вікі, посібники, політики), а потім генерує відповідь. Завдяки цьому:

• Відповідь завжди відповідає внутрішній реальності

• Не надаються вигадки (як іноді буває з чистими LLM)

• Конфіденційні дані ніколи не передаються зовнішньому світу

Які інструменти можна використовувати?

Власну систему знань можна налаштувати за допомогою різних продуктів, залежно від ваших уподобань та вимог до конфіденційності, масштабованості та зручності використання.

Чат-бот та RAG-фреймворки

• LlamaIndex (llamaindex.ai) – Відкритий вихідний код, широке застосування

• Haystack (haystack.deepset.ai) – Сильний у корпоративному пошуку

• LangChain (langchain.com) – Потужний для інтеграцій та налаштувань

• OpenWebUI (open-webui.github.io) – Простий, сучасний веб-інтерфейс для чату та керування

Векторні бази даних (для зберігання документів та швидкого пошуку)

• ChromaDB (trychroma.com)

• Weaviate (weaviate.io)

• Qdrant (qdrant.tech)

Моделі ШІ

• Великі моделі в хмарі

  • OpenAI GPT-4

  • Google Gemini

  • Служба Azure OpenAI

• Власні моделі (on-premises або приватна хмара)

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

Важливо:
Багато інструментів, включаючи OpenWebUI та LlamaIndex, можуть підключати як локальні (on-premises), так і хмарні моделі. Ваші документи та пошукові запити ніколи не залишають вашу власну інфраструктуру, якщо ви цього не хочете!

Як легко додавати документи

Більшість сучасних систем знань пропонують просту функцію завантаження або синхронізації.
Наприклад, це працює так:

1. Завантажте свої документи (PDF, Word, txt, електронні листи, вікі-сторінки) через веб-інтерфейс (наприклад, OpenWebUI)

2. Автоматична обробка: Інструмент індексує ваш документ і робить його одразу доступним для пошуку чат-ботом

3. Оновлення в реальному часі: Додаєте новий файл? Зазвичай він враховується у відповідях протягом кількох секунд або хвилин

Для досвідчених:
Автоматичні зв’язки з SharePoint, Google Drive, Dropbox або файловим сервером цілком можливі за допомогою LlamaIndex або Haystack.

Дані залишаються безпечними та внутрішніми

Незалежно від того, чи ви обираєте власні моделі, чи великі хмарні моделі:

• Ви самі вирішуєте, що виходить назовні, а що ні

• Інтеграція з Single Sign-On та керуванням доступом є стандартною можливістю

• Журнали аудиту: хто що переглядав?

Для конфіденційної інформації рекомендується використовувати моделі ШІ on-premises або в приватній хмарі. Але навіть якщо ви використовуєте GPT-4 або Gemini, ви можете налаштувати так, щоб ваші документи ніколи не використовувалися як навчальні дані або постійно не зберігалися постачальником.

Приклад сучасної конфігурації

За допомогою OpenWebUI ви легко створите безпечну внутрішню систему знань, де співробітники зможуть ставити запитання спеціалізованим чат-ботам. Ви можете завантажувати документи, упорядковувати їх за категоріями та дозволяти різним чат-ботам виступати експертами у своїх галузях. Ось як це зробити!

1. Додавання та категоризація контенту

Завантаження документів

• Увійдіть в OpenWebUI через браузер.

• Перейдіть до розділу Документи або База знань.

• Натисніть Завантажити та виберіть свої файли (PDF, Word, текст тощо).

• Порада: Під час завантаження додайте категорію або мітку, наприклад “HR”, “Техніка”, “Продажі”, “Політика” тощо.

Перевага: Категоризація дозволяє відповідному чат-боту (експерту) зосередитися на релевантних джерелах, і ви завжди отримаєте відповідну відповідь.

2. Чат-боти з власними спеціалізаціями (ролями)

OpenWebUI дозволяє створювати кілька чат-ботів, кожен зі своєю спеціалізацією або роллю. Приклади:

• HR-Бот: Запитання про відпустки, контракти, умови праці.

• ІТ-Підтримка: Допомога з паролями, додатками, обладнанням.

• Політика-Бот: Відповіді про політику компанії та відповідність.

• SalesCoach: Інформація про продукти, ціни та пропозиції.

Почати одразу чи потрібна допомога?

Хочете швидко запустити proof-of-concept? Наприклад, з OpenWebUI та LlamaIndex ви часто можете отримати демо онлайн за один день!
Хочете налаштувати його професійно, інтегрувати з вашою існуючою ІТ-інфраструктурою, або це має бути дійсно безпечно?
NetCare допоможе на кожному кроці: від вибору до впровадження, інтеграції та навчання.

Зв’яжіться з нами для безкоштовної консультації або демонстрації.

NetCare – Ваш провідник у світі ШІ, знань та цифрової безпеки