Polcom RAG | Polska chmura dla biznesu Polcom

Czym jest RAG i jak działa w środowisku firmowym?

RAG, czyli Retrieval-Augmented Generation, to podejście, które pozwala połączyć model językowy z wewnętrznymi źródłami wiedzy organizacji. Dzięki temu model może generować odpowiedzi nie tylko na podstawie swojej ogólnej wiedzy, ale także w oparciu o dokumenty, procedury, regulaminy, instrukcje, bazy wiedzy, raporty lub inne zasoby firmowe.

W praktyce RAG umożliwia budowanie rozwiązań AI, które lepiej odpowiadają na pytania dotyczące konkretnej organizacji. Zamiast trenować model od podstaw, system wyszukuje właściwe informacje w dostarczonych źródłach, a następnie wykorzystuje je do przygotowania odpowiedzi. Dzięki temu użytkownik otrzymuje odpowiedź osadzoną w kontekście firmowych danych, a nie wyłącznie w ogólnej wiedzy modelu.

Największą zaletą RAG jest możliwość wykorzystania potencjału modeli językowych bez konieczności przekazywania danych do publicznych narzędzi AI lub budowania własnego modelu od zera. Organizacja może tworzyć rozwiązania pracujące na własnych zasobach wiedzy, zachowując większą kontrolę nad informacjami, które trafiają do modelu i są wykorzystywane w odpowiedziach.

Jak działa RAG krok po kroku?

RAG łączy dwa procesy: wyszukiwanie informacji w źródłach wiedzy oraz generowanie odpowiedzi przez model językowy. Dzięki temu AI nie musi opierać się wyłącznie na informacjach zapisanych w modelu, ale może korzystać z aktualnych i kontrolowanych danych dostarczonych przez organizację.

1. Użytkownik zadaje pytanie
Pytanie może dotyczyć procedury, dokumentacji technicznej, regulaminu, oferty, instrukcji, raportu lub innego obszaru wiedzy firmowej.

2. System wyszukuje właściwe fragmenty wiedzy
Mechanizm RAG analizuje zapytanie i odnajduje najbardziej trafne informacje w podłączonych źródłach, na przykład dokumentach, bazach wiedzy lub repozytoriach treści.

3. Model językowy otrzymuje kontekst
Do modelu trafia nie cała baza wiedzy, ale wybrane fragmenty, które są najbardziej istotne dla danego pytania. To pozwala ograniczyć szum informacyjny i poprawić trafność odpowiedzi.

4. AI generuje odpowiedź na podstawie źródeł
Model przygotowuje odpowiedź z uwzględnieniem odnalezionych informacji. Dzięki temu odpowiedź może być bardziej zgodna z wewnętrzną wiedzą organizacji, jej procedurami i aktualnymi dokumentami.

Do czego można wykorzystać Polcom RAG?

Asystent AI dla pracowników

RAG wspiera budowę wewnętrznych asystentów AI, którzy pomagają pracownikom szybciej odnajdywać informacje, interpretować dokumenty, korzystać z procedur i odpowiadać na pytania związane z codzienną pracą.

Przeszukiwanie bazy wiedzy firmowej

System ułatwia dostęp do rozproszonych zasobów wiedzy, takich jak instrukcje, regulaminy, prezentacje, raporty, polityki wewnętrzne, dokumentacja projektowa lub materiały produktowe.

Analiza dokumentów wewnętrznych

RAG wspiera streszczanie dokumentów, porównywanie zapisów, wyszukiwanie kluczowych informacji, klasyfikację treści oraz przygotowywanie odpowiedzi na podstawie wskazanych źródeł.

Automatyzacja obsługi zapytań klientów

Rozwiązanie może zostać wykorzystane do tworzenia narzędzi wspierających obsługę klienta, które odpowiadają na pytania na podstawie aktualnej bazy wiedzy, dokumentacji produktowej, regulaminów lub procedur serwisowych.

Wsparcie działów specjalistycznych

RAG realnie wspiera działy prawne, techniczne, HR, sprzedaży, compliance, obsługi klienta i zespoły projektowe, które pracują na dużej liczbie dokumentów i potrzebują szybszego dostępu do informacji.

Bezpieczne narzędzia AI oparte na danych organizacji

Polcom RAG stanowi podstawę do budowania rozwiązań AI, które korzystają z firmowych zasobów wiedzy, przy zachowaniu większej kontroli nad przetwarzaniem informacji.

Polcom AI Cloud może wspierać wdrożenia RAG w wielu scenariuszach, w których modele językowe powinny pracować na bazie wiedzy organizacji, a nie wyłącznie na ogólnych danych. Takie podejście sprawdza się szczególnie tam, gdzie ważna jest zgodność odpowiedzi z dokumentacją, procedurami, regulaminami i aktualnymi materiałami firmowymi.

Dedykowane instancje i stabilna wydajność modeli

W rozwiązaniach AI wykorzystywanych produkcyjnie duże znaczenie ma stabilność działania modelu. Dotyczy to zarówno czasu oczekiwania na pierwszy token, jak i liczby tokenów generowanych w określonym czasie. W środowiskach współdzielonych te parametry mogą się zmieniać w zależności od obciążenia infrastruktury przez innych użytkowników.

Polcom AI Cloud umożliwia korzystanie z dedykowanych zasobów obliczeniowych, dzięki czemu organizacja może lepiej planować przepustowość aplikacji i wydajność środowiska AI. Udostępnianie mocy pod konkretnego klienta pozwala ograniczyć zmienność charakterystyczną dla rozwiązań ogólnodostępnych i wspiera stabilne działanie aplikacji opartych na modelach językowych.

Najważniejsze elementy

Stabilne parametry działania

Stałe wartości TTFS, czyli Time To First Token, oraz TPS, czyli Tokens Per Second, wspierają przewidywalność działania aplikacji AI i ułatwiają projektowanie rozwiązań produkcyjnych.

Izolacja performance

Zasoby obliczeniowe mogą być zarezerwowane wyłącznie dla jednego klienta, co ogranicza wpływ obciążenia generowanego przez inne środowiska.

Lepsze planowanie obciążenia

Dedykowana infrastruktura ułatwia projektowanie aplikacji AI, które mają działać stabilnie w czasie rzeczywistym, także przy większej liczbie użytkowników lub zapytań.

Większa kontrola nad środowiskiem

Organizacja może lepiej dopasować zasoby obliczeniowe do wymagań konkretnego projektu, rodzaju modelu, liczby użytkowników i oczekiwanego czasu odpowiedzi.

RAG a trenowanie modelu od podstaw

RAG nie wymaga trenowania modelu językowego od podstaw. To jedna z najważniejszych różnic między podejściem opartym na Retrieval-Augmented Generation a klasycznym dostrajaniem lub budową własnego modelu. W RAG wiedza organizacji nie musi zostać zapisana bezpośrednio w parametrach modelu. Zamiast tego system wyszukuje odpowiednie fragmenty informacji w podłączonych źródłach i przekazuje je modelowi jako kontekst do wygenerowania odpowiedzi.

Takie podejście może być korzystne w projektach, w których wiedza firmowa często się zmienia, dokumenty są aktualizowane, a organizacja chce zachować większą kontrolę nad tym, z jakich źródeł korzysta AI. Aktualizacja bazy wiedzy nie musi oznaczać ponownego trenowania modelu. W wielu przypadkach wystarczy dodać, zmienić lub usunąć dokumenty wykorzystywane przez mechanizm wyszukiwania.

RAG może więc skracać czas wdrożenia i ograniczać złożoność projektu. Organizacja może korzystać z możliwości modeli językowych, jednocześnie pracując na własnych, aktualnych i kontrolowanych źródłach wiedzy.

RAG czy fine-tuning?

RAG i fine-tuning mogą wspierać różne potrzeby organizacji. RAG sprawdza się szczególnie wtedy, gdy model ma korzystać z aktualnych dokumentów, procedur i baz wiedzy. Fine tuning jest bardziej przydatny wtedy, gdy trzeba zmienić sposób zachowania modelu, jego styl odpowiedzi lub dopasować go do bardzo specyficznych wzorców.

Różnica pomiędzy RAG, a fine-tunning

Bezpieczeństwo danych w rozwiązaniach RAG

Wdrożenia RAG często opierają się na dokumentach, które mają dużą wartość biznesową: procedurach, umowach, instrukcjach, dokumentacji technicznej, danych projektowych, raportach, regulaminach, politykach wewnętrznych lub materiałach zawierających informacje poufne. Dlatego w takich projektach istotne jest nie tylko to, jak działa model językowy, ale również gdzie przetwarzane są dane i kto ma kontrolę nad środowiskiem.

Polcom RAG może być uruchamiany w ramach Polcom AI Cloud, czyli środowiska zaprojektowanego z myślą o większej kontroli nad przetwarzaniem danych, izolacją zasobów i ograniczaniem zależności od publicznych narzędzi AI. Organizacja może budować rozwiązania pracujące na własnych zasobach wiedzy bez konieczności przekazywania dokumentów do ogólnodostępnych modeli zewnętrznych dostawców.

Takie podejście wspiera firmy i instytucje, które chcą wykorzystywać AI w obszarach wymagających szczególnej ostrożności, takich jak obsługa danych osobowych, analiza dokumentacji prawnej, praca z danymi finansowymi, dokumentacją medyczną, dokumentacją techniczną, regulacyjną lub strategiczną.

Znaczenie jakości źródeł wiedzy

Skuteczność RAG zależy nie tylko od wybranego modelu językowego, ale także od jakości danych, na których ma pracować system. Dokumenty, procedury, regulaminy, instrukcje i bazy wiedzy powinny być aktualne, uporządkowane i możliwe do jednoznacznej interpretacji. Im lepiej przygotowane źródła, tym większa szansa, że model otrzyma właściwy kontekst i wygeneruje odpowiedź zgodną z wiedzą organizacji.

W praktyce przed wdrożeniem RAG warto przeanalizować, które zasoby mają być wykorzystywane przez system AI, jak często są aktualizowane, kto odpowiada za ich utrzymanie oraz czy zawierają powtarzające się, sprzeczne lub nieaktualne informacje. To szczególnie ważne w organizacjach, w których wiedza jest rozproszona między wieloma działami, systemami i formatami dokumentów.

Dobrze przygotowana baza wiedzy pozwala ograniczyć ryzyko odpowiedzi opartych na niewłaściwym kontekście. Pomaga też lepiej kontrolować, z jakich informacji korzysta AI i które dokumenty powinny być traktowane jako źródła referencyjne.

Jak wygląda wdrożenie RAG?

Wdrożenie RAG można dopasować do rodzaju danych, scenariusza użycia i poziomu gotowości organizacji. Inaczej wygląda system wspierający obsługę klienta, inaczej asystent AI dla pracowników, a jeszcze inaczej narzędzie do analizy dokumentacji technicznej, prawnej lub projektowej. W każdym przypadku kluczowe jest jednak właściwe przygotowanie źródeł wiedzy, środowiska modelu i sposobu integracji z aplikacją.

Określenie celu rozwiązania
Na początku warto ustalić, jakie pytania ma obsługiwać system, kto będzie z niego korzystał i jakie źródła wiedzy powinny być brane pod uwagę przy generowaniu odpowiedzi.

Przygotowanie i uporządkowanie dokumentów
Następnie analizowane są dokumenty, bazy wiedzy, procedury, instrukcje lub inne zasoby, które mają zostać wykorzystane przez mechanizm RAG. Na tym etapie ważna jest aktualność,
spójność i jakość danych.

Indeksowanie i wyszukiwanie informacji
Źródła wiedzy są przetwarzane w taki sposób, aby system mógł odnajdywać najbardziej trafne fragmenty w odpowiedzi na pytania użytkowników. To etap, który wpływa na jakość kontekstu przekazywanego do modelu.

Integracja z modelem językowym
Odnalezione fragmenty wiedzy trafiają do modelu jako kontekst, na podstawie którego generowana jest odpowiedź. Rozwiązanie może być połączone z aplikacją, chatbotem, systemem wewnętrznym lub interfejsem dla pracowników.

Testy i optymalizacja odpowiedzi
Po uruchomieniu systemu warto sprawdzać jakość odpowiedzi, trafność wyszukiwanych fragmentów, czas reakcji oraz zachowanie modelu w różnych scenariuszach. Dzięki temu rozwiązanie może być rozwijane i dostosowywane do realnych potrzeb użytkowników.

Dla kogo jest Polcom RAG?

Firmy z rozbudowaną dokumentacją wewnętrzną

RAG ułatwia dostęp do procedur, polityk, instrukcji, regulaminów, dokumentacji projektowej i materiałów operacyjnych, które są rozproszone między różnymi działami lub systemami.

Organizacje obsługujące dużą liczbę zapytań

Rozwiązanie wspiera zespoły obsługi klienta, helpdesk, działy techniczne i zespoły sprzedaży, które często odpowiadają na powtarzalne pytania wymagające pracy na aktualnej bazie wiedzy.

Działy prawne, HR, compliance i administracji

RAG pomaga w szybkim wyszukiwaniu informacji w dokumentach, regulaminach, politykach wewnętrznych, procedurach kadrowych, instrukcjach i materiałach formalnych.

Zespoły techniczne i produktowe

System wspiera pracę z dokumentacją techniczną, instrukcjami, specyfikacjami, opisami produktów, materiałami wdrożeniowymi i bazami wiedzy dla klientów lub partnerów.

Firmy rozwijające własne aplikacje AI

Polcom RAG może być wykorzystany jako warstwa wiedzy dla asystentów AI, chatbotów, wyszukiwarek semantycznych i aplikacji biznesowych zintegrowanych z modelami językowymi.

Polcom RAG jest rozwiązaniem dla organizacji, które chcą wykorzystać modele językowe do pracy na własnych zasobach wiedzy. Szczególnie dobrze sprawdza się tam, gdzie odpowiedzi AI powinny być oparte na dokumentach, procedurach, regulaminach, instrukcjach lub bazach wiedzy, a nie wyłącznie na ogólnej wiedzy modelu.

Wykorzystaj wiedzę firmową w rozwiązaniach AI

Polcom RAG pozwala budować rozwiązania AI, które pracują na dokumentach, procedurach, instrukcjach, regulaminach, bazach wiedzy i innych zasobach organizacji. Dzięki temu model językowy może generować odpowiedzi lepiej dopasowane do konkretnego kontekstu biznesowego, bez konieczności trenowania go od podstaw.

To rozwiązanie dla firm i instytucji, które chcą uprościć i przyspieszyć dostęp do wiedzy, usprawnić analizę dokumentów, wesprzeć obsługę zapytań i tworzyć narzędzia AI oparte na kontrolowanych źródłach informacji.

Skontaktuj się z Polcom i sprawdź, jak Polcom AI Cloud może usprawnić wdrożenie RAG w Twojej organizacji.

Skontaktuj się z nami

RAG a klasyczne wyszukiwanie informacji

Klasyczne wyszukiwarki firmowe pomagają odnaleźć dokumenty, pliki lub strony zawierające określone słowa kluczowe. Użytkownik nadal musi jednak samodzielnie przeanalizować wyniki, otworzyć właściwe materiały, porównać informacje i wyciągnąć wnioski. W organizacjach, które posiadają wiele rozproszonych zasobów wiedzy, taki proces bywa czasochłonny.

RAG zmienia sposób pracy z danymi. System nie tylko odnajduje właściwe fragmenty dokumentów, ale także przekazuje je modelowi językowemu jako kontekst do przygotowania odpowiedzi. Dzięki temu użytkownik może szybciej uzyskać uporządkowaną odpowiedź opartą na firmowych źródłach wiedzy.

Porównanie klasycznego wyszukiwania z RAG

Najczęściej zadawane pytania o Polcom RAG

RAG to skrót od Retrieval-Augmented Generation. Oznacza podejście, w którym modeljęzykowy generuje odpowiedź z wykorzystaniem informacji odnalezionych w podłączonychźródłach wiedzy, na przykład dokumentach, procedurach, instrukcjach, raportach lub bazach firmowych.

Nie. W RAG wiedza organizacji nie musi być zapisywana bezpośrednio w parametrach modelu. System wyszukuje właściwe fragmenty dokumentów i przekazuje je modelowi jako kontekst do wygenerowania odpowiedzi.

W rozwiązaniach RAG można wykorzystywać między innymi dokumenty firmowe, instrukcje, regulaminy, procedury, polityki wewnętrzne, raporty, dokumentację techniczną, materiały produktowe, bazy wiedzy i inne zasoby tekstowe organizacji.

Polcom RAG może wspierać budowę asystentów AI dla pracowników, chatbotów, wyszukiwarek wiedzy firmowej, narzędzi analizy dokumentów, rozwiązań dla obsługi klienta oraz aplikacji wspierających działy prawne, techniczne, HR, sprzedaży i compliance.

Klasyczne wyszukiwanie pomaga znaleźć dokumenty lub strony zawierające określone informacje. RAG idzie krok dalej: wyszukuje odpowiednie fragmenty wiedzy i wykorzystuje je jako kontekst do wygenerowania odpowiedzi przez model językowy.

Tak. Jedną z zalet RAG jest możliwość aktualizowania bazy wiedzy bez konieczności ponownego trenowania modelu. Po zmianie, dodaniu lub usunięciu dokumentów system może korzystać z nowych źródeł wiedzy.

Nie musi tak być. Polcom RAG działa w ramach Polcom AI Cloud, co pozwala budować rozwiązania AI pracujące na danych organizacji bez konieczności przekazywania dokumentów do publicznych modeli zewnętrznych dostawców.

Jakość odpowiedzi zależy od kilku elementów: jakości źródeł wiedzy, sposobu ich przygotowania, trafności wyszukiwania fragmentów, konfiguracji modelu językowego oraz testów prowadzonych po uruchomieniu rozwiązania.

Tak. RAG może wspierać narzędzia obsługi klienta, które odpowiadają na pytania na podstawie aktualnej bazy wiedzy, dokumentacji produktowej, regulaminów, instrukcji lub procedur serwisowych.

Tak. Rozwiązanie może zostać zintegrowane z aplikacjami wewnętrznymi, chatbotami, systemami ticketowymi, portalami pracowniczymi, narzędziami obsługi klienta lub dedykowanymi aplikacjami tworzonymi przez zespoły IT.