A co z halucynacjami?

Ścisły RAG ogranicza halucynacje: model ma odpowiadać wyłącznie z odnalezionych źródeł i je cytować. Gdy w bazie nie ma odpowiedzi, system zwraca „nie wiem”. Dodatkowo automatyczne ewaluacje pilnują jakości w czasie.

Czym to różni się od ChatGPT?

ChatGPT odpowiada z wiedzy ogólnej i nie zna Twoich dokumentów. RAG podłącza model do Twojej bazy wiedzy — odpowiedzi są konkretne, ze źródłami i ograniczone do tego, co naprawdę masz.

Wycena według zakresu — zależy od liczby i stanu źródeł, integracji i wolumenu zapytań. Zaczynamy od audytu, który ustala zakres na faktach, nie obietnicach. Bez ukrytych etapów.

Najpierw audyt (2–4 tygodnie), a potem PoC na realnym wycinku Twoich danych — działający dowód, zanim ruszy pełny budżet. Harmonogram wdrożenia produkcyjnego zależy od liczby i stanu źródeł oraz integracji; ustalamy go po audycie, na faktach, nie na obietnicy „w X tygodni”.

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

Dzielimy dokumenty na fragmenty (chunking), liczymy embeddingi i indeksujemy je w wektorowej bazie wiedzy — Amazon Bedrock Knowledge Bases, natywnym mechanizmie RAG na AWS. Dane zostają w Twoim koncie chmurowym (region EU), 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”.

Architektura

Jak wygląda produkcyjny RAG na AWS

Każda warstwa działa w Twoim koncie AWS (region UE) — od źródeł danych po monitoring.

Źródła danych
Chunking
Embeddingi
Baza wektorowa
LLM (Amazon Bedrock)
Aplikacja
Monitoring i ewaluacje

Na każdej warstwie: uprawnienia per rola, cytowania źródeł i logi audytowe — to, czego wymagają firmy regulowane.

Dla firm regulowanych

Produkcyjny system wiedzy z governance — nie prosty chatbot.

Finanse, ochrona zdrowia i produkcja nie mogą sobie pozwolić na wyciek danych ani „prawie dobrą” odpowiedź. Te same mechanizmy, które utrzymują jakość, dają też kontrolę i ślad audytowy.

Separacja danych i region EU

Baza wiedzy działa w Twoim koncie AWS i regionie EU. Dane nie trafiają do publicznych modeli ani do ich trenowania.

Uprawnienia i dostęp

Dostęp do źródeł ograniczamy per rola i użytkownik — odpowiedź korzysta tylko z dokumentów, do których pytający ma prawo.

Logi audytowe

Rejestrujemy zapytania i wykorzystane źródła — zostaje ślad, kto, kiedy i na jakiej podstawie dostał odpowiedź.

Nadzór człowieka (human-in-the-loop)

Tam, gdzie stawka jest wysoka, włączamy akceptację człowieka, zanim odpowiedź zostanie użyta.

Zgodność: AI Act i RODO

Cytowania, ewaluacje i ślad audytowy wspierają obowiązki z AI Act i RODO; klasyfikację ryzyka domyka audyt AI Act.

Potrzebujesz AI, która też działa w Twoich systemach? Zobacz agentów AI. Połącz to z audytem AI Act i pełną ofertą usług.

Branże

Cztery branże, w których wchodzimy najgłębiej.

W finansach, produkcji, ochronie zdrowia i hotelarstwie wdrażamy AI tam, gdzie odpowiedź musi wynikać z kontrolowanych danych i podlegać nadzorowi człowieka. Wspólny fundament to RAG lub automatyzacja na AWS, uprawnienia do źródeł, testy jakości i zasady governance dopasowane do ryzyka wynikającego z AI Act. Każda branża wymaga jednak innych danych, integracji i granic odpowiedzialności, dlatego szczegóły opisujemy na dedykowanych stronach branżowych.

Finanse

Automatyzacja analiz i obsługi klienta w branży pod ścisłym nadzorem. Zgodność z AI Act i wymogami regulatora od pierwszego dnia.

Produkcja

Bazy wiedzy techniczne, wsparcie utrzymania ruchu i dokumentacji. AI tam, gdzie liczy się czas przestoju.

Ochrona zdrowia

Systemy oparte na wiedzy medycznej — domena, w której sami zbudowaliśmy produkt. Bezpieczeństwo danych ponad wszystko.

Hotelarstwo

AI, która zwiększa liczbę gości, nie tnie etatów: rozmowa z gościem w jego języku, historia miejsca i okolicy, natychmiastowa spersonalizowana odpowiedź. Wielojęzyczne podcasty i filmy docierają do gości, którzy nigdy u Ciebie nie byli.

Dowód

Zbudowaliśmy to u siebie — na produkcji.

RAG

wersjonowana baza wiedzy, cytowania źródeł i kontrolowana odmowa

$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 realizację

Pogłęb temat

RAG w praktyce — z naszego bloga

RAG na DTR: 7 kontroli przed AI na hali

Jak połączyć wersje dokumentów, uprawnienia, cytowania, odmowę, golden set, akceptację człowieka i monitoring zmian.

Gotowość danych do RAG — checklista przed wdrożeniem AI

Większość projektów AI wykłada się na danych, nie na modelu. Sześć obszarów do sprawdzenia przed budową.

Ewaluacja RAG — skąd wiesz, że odpowiada trafnie i ze źródeł

Pięć metryk jakości RAG: trafność wyszukiwania, ugruntowanie odpowiedzi, poprawność cytowań, kontrola halucynacji.

RAG na dokumentach firmy — kiedy chatbot zaczyna odpowiadać ze źródeł

Jak RAG ugruntowuje odpowiedzi w Twoich dokumentach — cytowania, kontrola halucynacji i koszt, na AWS.

Pytania

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.

Bezpłatne narzędzie

Czy firma jest gotowa na ograniczony PoC AI?

Odpowiedz na 24 pytania o proces, dane, shadow AI, role, ryzyko i governance. Wynik wskaże następny krok — bez automatycznej oceny zgodności.

Otwórz AI Readiness Scorecard

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.

Umów audyt AI