Sistem Cunoștințe Intern

Doriți ca angajații să primească rapid răspunsuri la întrebări despre produse, politici, IT, procese sau clienți? Atunci un sistem intern de cunoștințe cu un chatbot dedicat este ideal. Datorită Generare Augmentată prin Regăsire (RAG) un astfel de sistem este mai inteligent ca niciodată: angajații pun întrebări în limbaj natural, iar chatbot-ul caută direct în documentația proprie. Acest lucru se poate realiza complet securizat, fără scurgeri de date către terți – chiar și atunci când utilizați modele lingvistice mari de la OpenAI sau Google.

• Răspunsul corespunde întotdeauna realității interne
• Nu se oferă invenții (cum se întâmplă uneori cu LLM-urile pure)
• Datele confidențiale nu sunt niciodată partajate cu exteriorul

Ce instrumente puteți folosi?

Configurarea unui sistem de cunoștințe propriu este posibilă cu diverse produse, în funcție de preferințele și cerințele dumneavoastră privind confidențialitatea, scalabilitatea și ușurința în utilizare.

Chatbot & RAG

• LlamaIndex (llamaindex.ai) – Open source, aplicabilitate largă
• Haystack (haystack.deepset.ai) – Puternic în căutarea enterprise
• LangChain (langchain.com) – Puternic pentru conexiuni și personalizare
• OpenWebUI (open-webui.github.io) – Interfață web simplă, modernă pentru chat și management

Baze de date vectoriale (pentru stocare documente și căutare rapidă)

• ChromaDB (trychroma.com)
• Weaviate (weaviate.io)
• Qdrant (qdrant.tech)

Modele AI

• Modele mari în cloud
  • OpenAI GPT-4
  • Google Gemini
  • Azure OpenAI Service

• Modele proprii (on-premises sau cloud privat)
  • Llama 3 (Meta), Mistral, DeepSeek, GPT4All, prin Ollama sau LocalAI

Important:
Multe instrumente, inclusiv OpenWebUI și LlamaIndex, pot conecta modele locale (on-premises) sau din cloud. Documentele și interogările dumneavoastră nu părăsesc niciodată propria infrastructură, decât dacă doriți acest lucru!

Cum adăugați documente cu ușurință

Majoritatea sistemelor de cunoștințe moderne oferă o funcție simplă de încărcare sau sincronizare.
Funcționează, de exemplu, astfel:

1. Încărcați documentele (PDF, Word, txt, e-mailuri, pagini wiki) prin interfața web (cum ar fi OpenWebUI)
2. Procesare automată: Instrumentul indexează documentul și îl face imediat interogabil pentru chatbot
3. Actualizare în timp real: Dacă adăugați un fișier nou, acesta este de obicei inclus în răspunsuri în câteva secunde sau minute

Avansat:
Conexiunile automate cu SharePoint, Google Drive, Dropbox sau un server de fișiere sunt foarte posibile cu LlamaIndex sau Haystack.

Datele rămân sigure și interne

Indiferent dacă alegeți modele proprii sau modele mari din cloud:

• Dumneavoastră decideți ce iese și ce nu iese
• Integrare cu Single Sign-On și controlul accesului este posibil în mod implicit
• Jurnale de audit: cine a consultat ce?

Pentru informații sensibile, este recomandat să utilizați modele AI on-premises sau în cadrul unui cloud privat. Dar chiar și atunci când implementați GPT-4 sau Gemini, puteți seta ca documentele dumneavoastră să nu fie niciodată folosite ca date de antrenament sau stocate permanent de către furnizor.

Exemplu de configurație modernă

Cu OpenWebUI puteți construi cu ușurință un sistem de cunoștințe intern, sigur, în care angajații pot adresa întrebări chatbot-urilor specializate. Puteți încărca documente, le puteți organiza pe categorii și puteți desemna diferiți chatbot-uri să acționeze ca experți în domeniul lor de expertiză. Aflați cum aici!

1. Conținut adăugat și clasificat

Încărcare documente

• Conectați-vă la OpenWebUI prin browser.
• Accesați secțiunea Documente sau Bază de cunoștințe.
• Faceți clic pe Încărcare și selectați fișierele (PDF, Word, text etc.).
• Sfat: La încărcare, adăugați o categorie sau o etichetă, cum ar fi „HR”, „Tehnic”, „Vânzări”, „Politici”, etc.

Avantaj: Prin categorizare, chatbot-ul (expertul) corect se poate concentra pe sursele relevante și veți primi întotdeauna un răspuns adecvat.

2. Chatbots cu specializări proprii (roluri)

OpenWebUI permite crearea mai multor chatbot-uri, fiecare cu propria specializare sau rol. Exemple:

• Bot HR: Întrebări despre concedii, contracte, condiții de muncă.
• Suport IT: Asistență pentru parole, aplicații, hardware.
• Bot Politici: Răspunsuri privind politica și conformitatea companiei.
• Asistent Vânzări: Informații despre produse, prețuri și oferte.

Snel aan de slag of liever hulp?

Doriți să rulați rapid un concept de dovadă (proof-of-concept)? Cu de exemplu OpenWebUI Cu LlamaIndex, ai adesea o demonstrație online în aceeași după-amiază!
Doriți o implementare profesională, conectarea la infrastructura IT existentă sau aveți nevoie de securitate de nivel înalt?
NetCare vă ajută la fiecare pas: de la asistență în alegerea soluției până la implementare, integrare și instruire.

Contactați-ne Contact pentru o discuție consultativă fără obligații sau o demonstrație.

NetCare – Ghidul dumneavoastră pentru AI, cunoștințe și securitate digitală