Knowledge Intelligence
Viss tava uzņēmuma zināšanu universs — pieejams caur vienu viedo saskarni, dabiskā valodā.
Atbilde uz to jautājumu kaut kur ir uzrakstīta. 500 līgumos, 12 wiki lapās, 3 cilvēku galvās. Mēs to savienojam vienā sistēmā, kas atbild 30 sekundēs ar pilnu avotu izsekojamību.
Mēs zinām, ka atbilde uz šo jautājumu kaut kur ir uzrakstīta. Bet kur tieši? Sales tika sūtīts uz wiki, wiki saka prasīt operations, operations saka jautāt founder.
Founder atbild nedēļu vēlāk.
Zināšanas nepazūd. Tās izklīst.
Tava uzņēmuma zināšanas eksistē. Tās tikai nav vienā vietā un nav piekļūstamas dabiskā valodā. Mūsu darbs ir savienot esošo, ne uzbūvēt jaunu wiki.
- 01
Kartējam visus zināšanu avotus — dokumenti, datu bāzes, e-pasti, iekšējās sistēmas, cilvēki ar tribal knowledge.
- 02
Būvējam RAG arhitektūru, kas savieno LLM ar uzņēmuma datiem. Ne fine-tuning — retrieval ar avotu izsekojamību.
- 03
Ieviesam GraphRAG tēmu līmeņa jautājumiem pāri dokumentu kolekcijām. „Kā mēs parasti rīkojamies kad...” kļūst atrisināms jautājums.
- 04
Uzstādām drošības slāni — kurš var piekļūt kādiem datiem. Nepārtraukti optimizējam precizitāti un samazinām hallucinations.
Trīs reāli scenāriji — viens problēmas tips.
Zināšanu sistēma izskatās dažādi atkarībā no industrijas, bet pamatā ir tas pats — atrast to, kas eksistē, un padarīt to lietojamu.
30 sekundes vs 3 dienas.
PirmsJurists saņem GDPR grozījuma jautājumu. Kuri no 500+ līgumiem ir ietekmēti? Atbilde prasa atvērt katru, pārlasīt datu apstrādes klauzulas, atzīmēt neatbilstības. Divas dienas darba, kāda vienlaikus prasa juridiskās ekspertīzes.
PēcJautā sistēmai: „Kuri līgumi satur datu apstrādes klauzulas, kas neatbilst jaunajam GDPR grozījumam?” 30 sekundēs — visi līgumi ar konkrētajām klauzulām, neatbilstības, ieteiktie labojumi. Ar pilnu avotu izsekojamību.
30svs 3 dienasNo 3 mēnešiem uz 3 nedēļām.
PirmsJaunais darbinieks prasa 3 mēnešus, lai saprastu „kā lietas šeit reāli strādā”. Procesi rakstīti, bet kultūra ne. Lēmumu vēsture pa e-pastiem. Katra reize, kad atkarīgs no veca darbinieka, lai paskaidrotu vēsturisko kontekstu.
PēcZināšanu sistēma saprot kultūru, procesus, lēmumu vēsturi. Jaunais darbinieks jautā: „Kā mēs parasti rīkojamies, kad klients X situācijā?” → dabiska atbilde ar kontekstu un piemēriem. Vēsturiskās tradīcijas paliek pat tad, kad cilvēki aiziet.
10×ātrāka informācijas atrašanaSistēma zina visu.
PirmsSales meklē produktu informāciju, cenas, klientu vēsturi katru reizi no jauna. Pieci tabi ir atvērti vienlaikus: CRM, knowledge base, produkta wiki, pricing spreadsheet, vecas sarunas. Atbilde uz vienu jautājumu prasa 15 minūtes.
Pēc„Kādus produktus X klients pircis 2 gados un kādas sūdzības?” — tūlītēja atbilde no vienotas sistēmas. Sales beidz meklēt un sāk pārdot. RAG samazina hallucinācijas par 42–68%, specializētos domēnos līdz 89%.
89%precizitāte specializētos domēnos
Trīs fāzes. No haosa uz piekļuvi.
Zināšanu sistēma ir tikpat laba, cik avoti, kurus tā savieno. Pirmā fāze ir kartēšana.
- 011–2 nedēļas
Diagnostika
Visu zināšanu avotu kartēšana — dokumenti, datu bāzes, sarunas, tribal knowledge. Datu kvalitātes audits. Piekļuves tiesību kartēšana. Iznākumā — pilnīga zināšanu inventarizācija un risinājuma arhitektūra.
- 022–3 nedēļas
Dizains
RAG arhitektūra: embeddings, vector store, retrieval stratēģija. GraphRAG, ja vajadzīga tēmu līmeņa meklēšana. Drošības slānis. Hallucination guardrails. Iznākumā — sistēmas arhitektūra ar test gadījumiem.
- 033–7 nedēļas
Būvēšana → izvēršana
Avotu ingestion. Embeddings ģenerēšana. Saskarnes būve. Iekšējais beta tests ar 20+ jautājumiem. Regression catching. Pakāpeniska izvēršana ar feedback loop, lai sistēma uzlabojas no katra jautājuma.
Cenas pēc avotu apjoma. Sistēma kļūst gudrāka laika gaitā.
Cena atkarīga no avotu skaita, datu kvalitātes un drošības prasībām. RAG sistēma ar 3–5 avotiem sākas pie €20K; pilna GraphRAG ekosistēma ar audit-trail pie €80K+. Diagnostika ir apmaksāta atsevišķi un kalpo kā kartēšanas pamats.
Jautā vienu reizi. Saņem atbildi.
30 min saruna, bez saistībām. Nāc ar jautājumu, uz kuru tava komanda atbild „prasi X cilvēkam”.