Rozwiązania wykorzystujące generowanie wspomagane wyszukiwaniem (RAG)
Duże modele językowe mogą tworzyć użyteczne odpowiedzi, ale nie znają automatycznie dokumentów, polityk, produktów ani wewnętrznych procesów organizacji. Bez dostępu do zaufanych informacji biznesowych udzielane odpowiedzi mogą być zbyt ogólne, nieaktualne lub niezgodne z faktami.
Generowanie wspomagane wyszukiwaniem, określane jako RAG, łączy model językowy z zatwierdzonymi źródłami informacji. Gdy użytkownik zadaje pytanie, rozwiązanie wyszukuje odpowiednie treści, a następnie wykorzystuje je do przygotowania dokładniejszej odpowiedzi, uwzględniającej kontekst organizacji.
Rozwiązania RAG oferowane przez CA pomagają ułatwić dostęp do wiedzy biznesowej i jej codzienne wykorzystanie. Projektujemy bezpieczne rozwiązania łączące generatywną sztuczną inteligencję z istniejącymi dokumentami i systemami, zachowując przy tym odpowiednią kontrolę nad dostępem, przetwarzaniem danych i źródłami wykorzystywanymi do generowania odpowiedzi.
Dlaczego to ważne
Wiele organizacji dysponuje dużą ilością wartościowych informacji, które są rozproszone w bibliotekach dokumentów, wewnętrznych portalach, folderach współdzielonych, bazach wiedzy i aplikacjach biznesowych. Pracownicy mogą wiedzieć, że potrzebna informacja istnieje, ale nadal poświęcają dużo czasu na jej znalezienie, sprawdzenie aktualności lub uzyskanie pomocy od innych osób.
Uniwersalny model językowy nie rozwiąże tego problemu samodzielnie. Jeśli model nie ma dostępu do wiarygodnych informacji organizacji, może udzielić przekonująco brzmiącej odpowiedzi, która nie odzwierciedla rzeczywistych polityk, usług ani sposobów pracy.
Dobrze zaprojektowane rozwiązanie RAG pomaga:
Poprawić dostęp do wiedzy biznesowej
Umożliwić pracownikom i klientom zadawanie pytań w naturalnym języku oraz otrzymywanie odpowiedzi opartych na zatwierdzonych źródłach informacji.
Zwiększyć wiarygodność odpowiedzi
Opierać generowane odpowiedzi na odpowiednich dokumentach, zamiast polegać wyłącznie na ogólnej wiedzy modelu.
Chronić dostęp do poufnych treści
Zapewnić, aby użytkownicy otrzymywali wyłącznie informacje, do których mają odpowiednie uprawnienia.
Ograniczyć powtarzalną pracę
Pomóc zespołom skrócić czas poświęcany na przeszukiwanie dokumentów i wielokrotne odpowiadanie na podobne pytania.
Nasze podejście
Skuteczne rozwiązanie RAG wymaga czegoś więcej niż przesłania dokumentów i połączenia ich z modelem. Jakość odpowiedzi zależy od jakości, struktury, przydatności i dostępności informacji stanowiących podstawę rozwiązania.
Uwzględniamy pełny przepływ informacji, od wyboru źródeł i przygotowania dokumentów po wyszukiwanie, generowanie odpowiedzi, kontrolę dostępu, testowanie i monitorowanie. Celem jest stworzenie rozwiązania, które dostarcza przydatnych odpowiedzi, a jednocześnie pozostaje bezpieczne, przejrzyste i łatwe do zarządzania.
Określenie przypadku użycia i źródeł informacji
Zaczynamy od ustalenia, na jakie pytania rozwiązanie powinno odpowiadać, kogo ma wspierać i jakie rezultaty biznesowe powinno zapewniać.
Następnie określamy źródła informacji, które mają zostać uwzględnione. Mogą to być polityki, dokumentacja techniczna, informacje o produktach, procedury obsługi, materiały dla klientów, bazy wiedzy lub dane przechowywane w systemach biznesowych.
Sprawdzamy także jakość, własność, poziom poufności i częstotliwość aktualizowania treści. Pozwala to uniknąć włączania do rozwiązania informacji nieaktualnych, powielonych, niekompletnych lub niezatwierdzonych.
Przygotowanie i uporządkowanie wiedzy
Przygotowujemy wybrane informacje w taki sposób, aby system mógł je skutecznie odnajdywać. Może to obejmować usunięcie duplikatów, poprawę struktury dokumentów, podział treści na odpowiednie części, dodanie metadanych oraz określenie powiązań między dokumentami.
Sposób przygotowania informacji ma bezpośredni wpływ na jakość udzielanych odpowiedzi. Jeżeli dokumenty są źle zorganizowane lub dzielone bez uwzględnienia ich znaczenia, system może wyszukiwać niekompletne albo nieistotne treści.
Strukturę wiedzy projektujemy z uwzględnieniem planowanych pytań i kontekstu biznesowego. Nie stosujemy automatycznie tej samej konfiguracji technicznej do każdego rodzaju informacji.
Zbudowanie i zabezpieczenie procesu wyszukiwania
Łączymy zatwierdzone źródła informacji z wybranym modelem językowym za pośrednictwem kontrolowanego procesu wyszukiwania.
Rozwiązanie identyfikuje treści związane z pytaniem użytkownika i przekazuje je modelowi jako kontekst potrzebny do przygotowania odpowiedzi. Konfigurujemy metody wyszukiwania, kryteria trafności, kontrolę dostępu, odwołania do źródeł oraz zabezpieczenia przed pobieraniem nieodpowiednich informacji.
Jeżeli informacje mają różne poziomy poufności, proces wyszukiwania może uwzględniać istniejące tożsamości i uprawnienia użytkowników. Pomaga to zapobiec sytuacji, w której dostęp przez rozwiązanie AI omija zabezpieczenia obowiązujące w źródłowych dokumentach lub systemach.
Testowanie, doskonalenie i monitorowanie rozwiązania
Testujemy rozwiązanie przy użyciu realistycznych pytań, w tym typowych zapytań, pytań specjalistycznych, niejednoznacznych sformułowań, niepełnych informacji oraz zapytań, na które system nie powinien odpowiadać.
Oceniamy, czy wyszukiwane są właściwe treści, czy odpowiedzi pozostają zgodne z materiałami źródłowymi oraz czy odniesienia do źródeł są jasne i przydatne. Testujemy również ograniczenia dostępu, sposób postępowania z nieaktualnymi informacjami oraz reakcję rozwiązania w sytuacji, gdy nie można znaleźć wiarygodnych treści.
Po wdrożeniu pomagamy monitorować jakość odpowiedzi, skuteczność wyszukiwania, opinie użytkowników, zmiany w treściach oraz powtarzające się problemy. Umożliwia to ciągłe doskonalenie rozwiązania wraz ze zmianami zachodzącymi w organizacji.
Co wyróżnia CA
Wiedza biznesowa na pierwszym miejscu
Zaczynamy od informacji potrzebnych użytkownikom i decyzji, które rozwiązanie powinno wspierać, a nie wyłącznie od dostępnej technologii.
Bezpieczne wyszukiwanie informacji
Projektujemy zasady dostępu i wyszukiwania tak, aby rozwiązanie AI respektowało poufność informacji należących do organizacji.
Testowanie na podstawie rzeczywistych pytań
Oceniamy rozwiązanie z wykorzystaniem realistycznych zapytań użytkowników, zamiast polegać wyłącznie na prezentacjach technicznych.
Przejrzyste i kontrolowane odpowiedzi
Wspieramy jasne wskazywanie materiałów źródłowych i określamy sposób odpowiedzi, gdy odpowiednie informacje nie są dostępne.
Wartość biznesowa
Rozwiązania RAG oferowane przez CA pomagają przekształcić istniejące informacje w bardziej dostępne i użyteczne źródło wiedzy biznesowej.
Pracownicy mogą szybciej znajdować potrzebne odpowiedzi, zespoły obsługujące klientów mogą przekazywać bardziej spójne informacje, a specjaliści poświęcają mniej czasu na wielokrotne odpowiadanie na podobne pytania. Odpowiedzi są tworzone na podstawie zatwierdzonych źródeł, dzięki czemu pozostają lepiej dopasowane do organizacji niż treści opierające się wyłącznie na ogólnej wiedzy modelu.
Uporządkowane rozwiązanie RAG zapewnia również większą kontrolę nad sposobem wykorzystywania informacji wewnętrznych przez generatywną sztuczną inteligencję. Uprawnienia, wybór źródeł, przepływy danych i jakość odpowiedzi mogą być zarządzane oraz regularnie sprawdzane.
Rezultatem nie jest jedynie narzędzie AI służące do wyszukiwania. Jest to praktyczny sposób na poprawę wymiany wiedzy, wspieranie szybszych decyzji i ułatwienie pracownikom skutecznego korzystania z wiarygodnych informacji w codziennej pracy.
Następny krok
Organizacja może już posiadać wiedzę, której potrzebują pracownicy i klienci. Wyzwaniem jest zapewnienie, aby można ją było łatwo znaleźć, zrozumieć i wykorzystać.
Skontaktuj się z CA, aby umówić się na wstępną konsultację. Pomożemy wybrać odpowiednie źródła informacji, zaprojektować bezpieczny proces wyszukiwania i stworzyć rozwiązanie RAG, które dostarcza wiarygodnych odpowiedzi opartych na wiedzy organizacji.