KNOWLEDGE · RAG

AI-пошук у базі знань компанії

Співробітник ставить питання звичайною мовою й отримує коротку відповідь з посиланнями на конкретні документи — у межах своїх прав доступу.

Порахувати ROI
ДЕ ВТРАЧАЄТЬСЯ ЧАС

Процес до автоматизації.

Інструкції лежать у Drive, Notion, CRM і чатах. Пошук повертає десятки файлів, а звичайний chatbot може впевнено змішати стару політику з новою.

РОБОЧИЙ FLOW

Від сигналу до контрольованої дії.

Кожен крок має вхід, очікуваний результат, error path і власника винятку.

  1. 01Джерела та права доступу
  2. 02Очищення й версіонування знань
  3. 03Пошук релевантних фрагментів
  4. 04Відповідь із цитатами
  5. 05Feedback, gaps і оновлення
ОЧІКУВАНИЙ ЕФЕКТ

Спочатку baseline. Потім результат.

менше часу на пошук
відповіді з перевірним джерелом
видимі прогалини в документації
ІНТЕГРАЦІЇ

Працює з вашим стеком.

Конкретний набір залежить від API, прав доступу, data residency та критичності процесу.

Google DriveNotionConfluenceSharePointSlack / Teams
ЧАСТІ ПИТАННЯ

До першого sprint.

Що робити, якщо відповіді немає в документах?

Assistant прямо повідомляє про відсутність підтвердженого джерела й передає питання власнику знань замість вигаданої відповіді.

Чи бачать усі користувачі однакові дані?

Ні. Пошук має успадковувати групи й права джерела або застосовувати окрему access policy до кожного документа.

НАСТУПНИЙ КРОК

Один процес. Реальні дані. Чесний висновок.

За 30 хвилин визначимо вхід, результат, обмеження та метрику першого прототипу.