Внутрішня система знань на основі ШІ

Бажаєте, щоб колеги швидко отримували відповіді на запитання щодо продуктів, політики, ІТ, процесів чи клієнтів? Тоді внутрішня система знань із власним чат-ботом є ідеальним рішенням. Завдяки Retrieval-Augmented Generation (RAG) така система розумніша, ніж будь-коли: співробітники ставлять запитання звичайною мовою, а чат-бот одразу шукає інформацію у вашій власній документації. Це абсолютно безпечно, без витоку даних до зовнішніх сторін – 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 інформацію у вашому власному джерелі знань (документи, вікі, посібники, політики), а потім генерує відповідь. Завдяки цьому:

• Відповідь завжди відповідає внутрішній реальності

• Немає вигадок (як іноді буває з чистими LLM)

• Конфіденційні дані ніколи не передаються зовнішньому світу

Які інструменти можна використовувати?

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

Чат-боти та фреймворки RAG

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

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

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

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

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

  • Azure OpenAI Service

• Власні моделі (локальні 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 покидають вашу власну інфраструктуру, якщо ви цього не бажаєте!

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 буде включений у відповіді протягом кількох секунд або хвилин

Для просунутих користувачів:
Автоматичні підключення до SharePoint, Google Drive, Dropbox або файлового сервера 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 управлінням доступом є стандартною можливістю

• Журнали аудиту: хто що переглядав?

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

Приклад сучасної архітектури

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

1. Додавання та категоризація контенту

Завантаження документів

• Увійдіть до OpenWebUI через ваш 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: Завдяки категоризації, відповідний чат-бот (експерт) може зосередитися на релевантних джерелах, і ви завжди отримаєте відповідну відповідь.

2. Чат-боти з власними спеціалізаціями (ролями)

OpenWebUI дозволяє створювати кілька чат-ботів, кожен з яких має власну спеціалізацію або роль. Приклади:

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

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

• Бот-Політик: Відповіді щодо корпоративної політики та відповідності.

• SalesCoach: Інформація про продукти, ціни та пропозиції.

Почати негайно чи потрібна допомога?

Хочете швидко запустити доказ концепції? За допомогою, наприклад, OpenWebUI та LlamaIndex ви часто можете отримати демо-версію онлайн за один день!
Хочете професійно налаштувати, інтегрувати з існуючою ІТ-інфраструктурою або забезпечити максимальну безпеку?
NetCare допоможе на кожному кроці: від вибору рішення до впровадження, інтеграції та навчання.

Зв’яжіться з нами для безкоштовної консультації або демонстрації.

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