AI / wiedza firmowa i RAG

Firmowy asystent AI z odpowiedziami opartymi na źródłach

Budujemy firmowych asystentów AI i RAG: źródła wiedzy, cytowania, role, testy odpowiedzi, feedback, monitoring oraz architektura cloud, hybrid lub local.

Zaplanuj pilota RAG Zobacz widełki cenowe

01odpowiedzi oparte na wyszukanych źródłach i możliwość bezpiecznego „nie wiem”

02role dostępu oraz oddzielenie wiedzy dla różnych grup użytkowników

03zestaw pytań testowych, feedback i monitoring jakości po starcie

Wdrożenia AI dla firm

Kontekst biznesowy

Dobry asystent wiedzy zaczyna się od źródeł, dostępu i testów — nie od okna czatu.

RAG wyszukuje fragmenty firmowej wiedzy potrzebne do odpowiedzi i przekazuje je modelowi jako kontekst. Nie oznacza to automatycznie trenowania modelu na dokumentach ani gwarancji poprawności.

Projekt obejmuje sposób aktualizowania wiedzy, role użytkowników, źródła odpowiedzi, cytowania, zestaw ewaluacyjny oraz zachowanie w sytuacji, gdy materiał jest niepełny lub sprzeczny. Dopiero na tym fundamencie wybieramy interfejs i model.

Gdzie ucieka wartość

Problemy, których nie rozwiąże samo podłączenie folderu z dokumentami

Pierwszy sensowny zakres wynika z realnego wąskiego gardła, a nie z gotowego pakietu.

Źródła są nieaktualne lub sprzeczne

Asystent może znaleźć kilka wersji procedury. Bez właściciela, dat i zasad publikacji nie wiadomo, która odpowiedź obowiązuje.

Każdy widzi wszystko

Jedna wspólna baza bez filtrowania uprawnień może ujawnić informacje osobom, które nie powinny mieć do nich dostępu.

Odpowiedź brzmi dobrze, ale nie ma źródła

Bez cytowania lub linku użytkownik nie może szybko zweryfikować procedury, liczby ani kontekstu.

Nie ma zestawu testowego

Ocena na kilku wygodnych pytaniach nie pokazuje jakości. Potrzebne są przypadki łatwe, trudne, niepełne i takie, na które asystent powinien odmówić.

Zakres wdrożenia

Warstwa wiedzy, dostępu i jakości gotowa do codziennej pracy

Pierwszy pilot może obejmować jedną grupę użytkowników i ograniczony zbiór materiałów. Ważniejsza od liczby dokumentów jest jakość źródeł i kryteriów odpowiedzi.

Inwentaryzacja wiedzy i pytań

Wskazujemy źródła, właścicieli, użytkowników, powtarzalne pytania i sytuacje, w których odpowiedź wymaga eksperta.

Import i przygotowanie źródeł

Porządkujemy formaty, metadane, wersje i podział treści potrzebny do skutecznego wyszukiwania.

Wyszukiwanie i generowanie odpowiedzi

Projektujemy retrieval, kontekst i instrukcje odpowiedzi wraz z progiem odmowy przy niewystarczających źródłach.

Cytowania i ścieżka do materiału

Odpowiedź może wskazywać dokument, sekcję lub link, aby użytkownik mógł sprawdzić materiał źródłowy.

Role i uprawnienia

Projektujemy logowanie i filtrowanie źródeł w uzgodnionym zakresie, a następnie testujemy dostęp dla poszczególnych ról.

Ewaluacja, feedback i monitoring

Budujemy zestaw pytań, sposób oceny, zbieranie feedbacku i proces aktualizacji wiedzy po uruchomieniu.

Realizacja

Pilot RAG oparty na realnych pytaniach zespołu

Każdy etap kończy się decyzją, rezultatem i jasnym powodem przejścia dalej.

Pytania i kryteria

Zbieramy grupy użytkowników, najczęstsze pytania, ryzykowne obszary oraz warunki dobrej i niedopuszczalnej odpowiedzi.

Źródła i dostęp

Porządkujemy wybrany zbiór dokumentów, właścicieli, wersje i reguły widoczności.

Pilot i testy

Uruchamiamy wyszukiwanie oraz odpowiedzi na zestawie ewaluacyjnym, w tym pytaniach bez właściwego źródła.

Etapowe udostępnienie

Sprawdzamy uprawnienia, zbieramy feedback i rozszerzamy wiedzę dopiero po ocenie jakości.

Oczekiwane rezultaty

Co powinien dać zespołowi asystent wiedzy

jedno miejsce do zadawania pytań o wybrany obszar wiedzy

krótszą drogę do właściwej procedury lub dokumentu

odpowiedź z widocznym źródłem albo jasną odmową

dostęp ograniczony do wiedzy właściwej dla danej roli

mierzalną jakość na stałym zestawie pytań

proces aktualizacji wiedzy zamiast jednorazowego importu

Cennik RAG / ceny netto

Pierwszy pilot zaczynamy od wybranego obszaru wiedzy i mierzalnego zestawu pytań.

Koszt zależy od liczby źródeł, sposobu aktualizacji, uprawnień, jakości cytowań, integracji logowania oraz architektury cloud, hybrid lub local.

Pierwszy pilot zaczynamy od wybranego obszaru wiedzy i mierzalnego zestawu pytań.
Wariant	Cena	Zakres	W cenie
Audyt możliwości AI	od 900 zł netto / jednorazowo	Typowy zakres 900–2 500 zł. Sprawdzamy źródła, użytkowników, pytania, zasady dostępu i to, czy RAG jest właściwym rozwiązaniem.	inwentaryzacja wiedzy i użytkowników wybór obszaru pierwszego pilota kryteria jakości i rekomendacja architektury
Asystent wiedzy RAG	od 8 000 zł netto / wdrożenie	Typowy zakres 8 000–25 000 zł dla asystenta opartego na uzgodnionych źródłach, z testami odpowiedzi i kontrolą jakości.	import i indeks wybranego zakresu wiedzy odpowiedzi z linkami lub cytowaniami źródeł zestaw pytań testowych i ścieżka „nie wiem”
Opieka i aktualizacja wiedzy	od 500 zł netto / miesiąc	Istniejący próg opieki dla RAG. Zakres zależy od częstotliwości zmian źródeł, liczby użytkowników i wymaganego monitoringu.	aktualizacja i kontrola źródeł monitoring odpowiedzi i feedbacku uzgodnione poprawki wyszukiwania oraz reguł
Zaawansowany RAG	Do uzgodnienia wycena indywidualna	Wersja local lub hybrid, wiele repozytoriów, złożone role, integracja SSO, duża skala albo wiedza wymagająca podwyższonej kontroli.	discovery bezpieczeństwa i uprawnień architektura wdrożenia oraz aktualizacji źródeł etapowy plan ewaluacji, startu i utrzymania

Ceny netto. Kwota „od” oznacza najprostszy sensowny zakres pierwszego etapu. Wdrożenia zaawansowane — m.in. wiele integracji, migracje, niestandardowe role i uprawnienia, środowiska local lub hybrid, wysokie wolumeny, rozszerzone SLA albo procesy krytyczne — wyceniamy indywidualnie po discovery lub audycie.

Dowody

Pokazujemy status demonstratora i nie udajemy klientowskiego case study RAG

Aktualne portfolio potwierdza funkcje AI na materiałach użytkownika, ale nie pełne wdrożenie RAG z cytowaniami, rolami i ewaluacją w organizacji.

Dowód sąsiedni / nie pełny RAG

Med2Be — moduł AI pracujący na notatkach i PDF-ach

Produkt potwierdza tworzenie materiałów do nauki z własnych notatek i PDF-ów. Nie przedstawiamy go jako firmowego RAG z rolami, cytowaniami i wyszukiwaniem wiedzy.

Zobacz udokumentowany moduł

Case study do uzupełnienia

Miejsce na zweryfikowany pilot RAG

Docelowo pokażemy źródła, role, zestaw pytań, metodę oceny, testy dostępu i ograniczenia potwierdzone na wdrożeniu.

Zobacz obecne portfolio

Wiedza przed decyzją

Powiązane decyzje o danych, architekturze i procesie

Wdrożenia AI dla firm

Strona nadrzędna dla audytu, chatbotów, asystentów, dokumentów, agentów i automatyzacji.

Zobacz materiał

Lokalne i prywatne AI

Osobna decyzja architektoniczna dla organizacji, które rozważają środowisko local lub hybrid.

Zobacz materiał

Automatyzacja dokumentów

Rozwiązanie dla ekstrakcji, klasyfikacji, walidacji i obiegu danych z dokumentów.

Zobacz materiał

FAQ

Pytania przed pierwszym zakresem

Jasne odpowiedzi przed wyborem technologii, terminu i budżetu.

Czy model jest trenowany na naszych dokumentach?

Najczęściej nie. W RAG właściwe materiały są wyszukiwane w czasie odpowiedzi i przekazywane modelowi jako kontekst. Ewentualne trenowanie to osobna decyzja i zakres.

Czy asystent może halucynować?

Takiego ryzyka nie da się uczciwie wykluczyć. Ograniczamy je przez źródła, progi, instrukcje, testy, cytowania i możliwość odmowy odpowiedzi.

Czy asystent respektuje uprawnienia?

Można zaprojektować role i filtrowanie źródeł, ale trzeba je zintegrować oraz przetestować dla konkretnych repozytoriów, kont i scenariuszy dostępu.

Czy RAG może działać lokalnie?

Czasem tak. Wybór architektury local, hybrid lub cloud zależy od danych, infrastruktury, wymagań organizacji, oczekiwanej jakości i kosztu utrzymania.

Ile dokumentów można podłączyć?

Sama liczba nie jest dobrym kryterium. Ważniejsze są formaty, jakość, wersjonowanie, uprawnienia, częstotliwość zmian i pytania, na które system ma odpowiadać.

Ile kosztuje firmowy asystent RAG?

Audyt możliwości AI zaczyna się od 900 zł netto, a asystent wiedzy RAG od 8 000 zł; typowy zakres wdrożenia wynosi 8 000–25 000 zł. Opieka i aktualizacja źródeł zaczynają się od 500 zł miesięcznie. Wersje local, hybrid, wielorepozytoryjne i złożone uprawnienia wyceniamy indywidualnie.

Jak mierzycie jakość odpowiedzi?

Na uzgodnionym zestawie pytań z oczekiwanymi źródłami i kryteriami. Osobno oceniamy dobór materiału, zgodność odpowiedzi, cytowanie i bezpieczną odmowę.

Następny krok

Opisz źródła wiedzy, użytkowników i powtarzalne pytania

Podaj typy dokumentów, grupy użytkowników, zasady dostępu i pytania, które dziś wracają do ekspertów. Ocenimy, czy RAG ma sens i jak mały może być pierwszy pilot.

Zaplanuj pilota RAG Sprawdź cennik

Powiązane rozwiązania