RAG / bazy wiedzy
Chatbot, który odpowiada z Twoich dokumentów — ze źródłami.
RAG (retrieval-augmented generation) podłącza model AI do Twojej bazy wiedzy: odpowiedzi pochodzą z Twoich dokumentów i cytują źródło, zamiast ze zgadywania modelu. Budujemy to na AWS — Twoje dane zostają u Ciebie.
Problem
Sam model zgaduje. RAG odpowiada ze źródeł.
Publiczny chatbot odpowiada z tego, co „pamięta” z treningu — bywa pewny siebie i jednocześnie w błędzie (halucynacja). Dla firmy to ryzyko: zła odpowiedź o produkcie, procedurze czy umowie kosztuje zaufanie, czasem pieniądze.
RAG odwraca kolejność: najpierw wyszukuje właściwe fragmenty w Twojej bazie wiedzy, dopiero potem każe modelowi odpowiedzieć wyłącznie na ich podstawie — z linkiem do źródła. Pracownik i klient widzą, skąd pochodzi odpowiedź, i mogą ją zweryfikować.
Jak to robimy
Od dokumentów do odpowiedzi ze źródłem.
Ten sam pipeline, który zbudowaliśmy dla własnego produktu — przenosimy do Twojej organizacji.
1. Porządek w danych (ETL)
Zbieramy i czyścimy źródła — dokumenty, bazy, strony, pliki — i wersjonujemy je w jednej, kontrolowanej bazie wiedzy. Największa praca jest przed modelem, nie w nim.
2. Baza wiedzy na AWS
Indeksujemy treści w Amazon Bedrock Knowledge Bases — natywnym mechanizmie RAG na AWS. Dane zostają w Twoim koncie chmurowym, nie wędrują do publicznych modeli.
3. Ścisły RAG z cytowaniami
Model ma odpowiadać wyłącznie z odnalezionych fragmentów i podawać źródło. Gdy w bazie nie ma odpowiedzi — zwraca „nie wiem”, zamiast zmyślać.
4. Ewaluacje i monitoring
Automatycznie mierzymy jakość odpowiedzi i koszt zapytań. Baza i prompty zmieniają się w czasie — utrzymujemy jakość, nie zostawiamy „ustaw i zapomnij”.
Dowód
Zbudowaliśmy to u siebie — na produkcji.
100%
skuteczność ekstrakcji danych z opakowania przez AI (zbiór walidacyjny, n=200)
$0,0006
koszt pojedynczego skanu AI na produkcji
302 516
rekordów interakcji lekowych w produkcyjnej bazie wiedzy
Dane produkcyjne mojApteczka, czerwiec 2026. W ochronie zdrowia „prawie dobra” odpowiedź jest groźna — dlatego ścisły RAG, cytowania źródeł i automatyczne ewaluacje były wymogiem, nie ozdobą.
Zobacz pełną realizacjęPytania
Zanim zapytasz
Nie. Bazę wiedzy budujemy w Twoim koncie AWS (Amazon Bedrock Knowledge Bases). Dokumenty zostają u Ciebie, pod Twoją kontrolą — to istotne także dla RODO i tajemnicy firmy.
Masz dokumenty, na których AI ma odpowiadać?
Zacznijmy od audytu: sprawdzimy, czy Twoje źródła są gotowe pod RAG i jak najszybciej dowieźć działający system — bez eksperymentowania na Twoim budżecie.