Odpowiedzi oparte na źródłach
Model otrzymuje wybrane fragmenty z zatwierdzonej bazy wiedzy.
MENU
LEADFLOWAI / RAG + BAZY WIEDZY
RAG i bazy wiedzy dla asystentów pracujących na zatwierdzonych źródłach.
Projektujemy źródła, ekstrakcję, chunking, embedding, retrieval, reranking, cytowanie i fallback dla systemów, które mają odpowiadać z kontrolowanego kontekstu.
00 / DIRECT ANSWER
Co dokładnie dostajesz?
RAG ma sens wtedy, gdy odpowiedź powinna wynikać z konkretnej, aktualizowanej wiedzy. Najpierw porządkujemy źródła i ich aktualność, potem projektujemy wyszukiwanie, ranking i sposób podawania kontekstu do modelu. Brak odpowiedniego źródła powinien być obsłużony jawnie zamiast zastępowany zgadywaniem.
01 / BUSINESS VALUE
Projekt ma rozwiązywać konkretny problem, nie tylko wyglądać nowocześnie.
Kontrola aktualności
Źródła mogą być aktualizowane bez ponownego trenowania całego modelu.
Jawny brak odpowiedzi
System może poinformować o braku wystarczającego kontekstu i skierować użytkownika dalej.
02 / SCOPE
Zakres projektujemy jako spójny system.
Knowledge inventory
Źródła, formaty, właściciele informacji, aktualność i zasady publikacji do systemu.
Retrieval pipeline
Ekstrakcja, chunking, embedding, indeks, filtrowanie i reranking dobrane do pytań.
Answer contract
Sposób cytowania, limity kontekstu, fallback i zasady użycia retrieved content.
Evaluation set
Pytania testowe, oczekiwane źródła i przypadki braku odpowiedzi.
03 / PROCESS
Proces bez ukrywania ryzyk i zależności.
- 01
Źródła
Ustalamy materiały dopuszczone do bazy wiedzy.
- 02
Indeks
Projektujemy podział treści i wyszukiwanie.
- 03
Odpowiedź
Łączymy retrieval z modelem i cytowaniem.
- 04
Ewaluacja
Testujemy pytania poprawne, trudne i bez odpowiedzi.
- 05
Aktualizacja
Definiujemy sposób odświeżania źródeł.
04 / FAQ
Pytania, które warto wyjaśnić przed startem.
Czy RAG całkowicie eliminuje błędne odpowiedzi?
Nie. Dobre źródła, retrieval, cytowanie i fallback ograniczają ryzyko, ale system nadal wymaga testów i kontroli jakości.
Czy można korzystać z dokumentów firmowych?
Tak, jeśli firma ma prawo je przetwarzać, da się je wiarygodnie odczytać i ustalimy zasady aktualizacji.
Czy RAG musi działać w chmurze?
Nie zawsze. Architektura może być chmurowa, lokalna lub hybrydowa zależnie od danych i skali.
06LEADFLOWAI / START
MASZ PROJEKT?
Opisz cel. Dobierzemy zakres strony do realnej pracy, którą ma wykonywać.
kontakt@leadflowai.pl
WWW · SEO · AEO · GEO · CRO · Chatboty · Integracje