Architektura: systemy RAG
Baza wiedzy AI dla biznesu
Zamień rozproszone dane i dokumentację w jedno źródło natychmiastowych odpowiedzi. Gwarantujemy pełną poufność informacji operacyjnych oraz całkowity brak halucynacji AI.
Knowledge Hub Pipeline
synchronizacja źródeł
Bezpieczna i kontrolowana baza wiedzy AI
Tworzymy izolowane systemy RAG, które operują wyłącznie na sprawdzonych, wewnętrznych danych Twojej organizacji.
Izolowane dane firmy
System przetwarza wyłącznie wskazane dokumenty, bazy SQL i arkusze. Gwarantujemy pełną poufność informacji operacyjnych bez ryzyka ich wycieku do publicznych modeli.
Odpowiedzi z cytowaniem
Każda wygenerowana informacja posiada precyzyjny odnośnik do źródłowego dokumentu. To natychmiast weryfikuje prawdę i całkowicie wyklucza halucynacje AI.
Kontrola uprawnień (RBAC)
Architektura ściśle respektuje firmowe poziomy dostępu. System dostarcza odpowiedzi tylko z tych źródeł, do których pracownik ma formalne uprawnienia.
RAG łączy bezpiecznie modele językowe z Twoimi źródłami danych
System eliminuje ryzyko generowania nieprawdziwych informacji. Zamiast tego przeszukuje zasoby firmy i przekazuje je jako bezbłędny kontekst.
Mapowanie zasobów
Bezpieczne podłączenie baz SQL, systemów CRM i ERP oraz plików lokalnych.
Indeksowanie wektorowe
Przekształcanie tradycyjnych dokumentów w bazy gotowe do analizy semantycznej.
Kontrola i cytowanie
Generowanie precyzyjnych syntez z podaniem dokładnego źródła informacji.
RAG Answer With Citations
Źródła dołączonePytanie użytkownika
Jaka jest procedura reklamacji dla partnera B2B?
3 fragmenty znalezione
Odpowiedź z kontrolą
Zastosowanie systemów RAG w procesach operacyjnych
Prywatne bazy wiedzy optymalizują pracę zespołów, automatyzując dostęp do procedur i skracając czas obsługi spraw z godzin do pojedynczych sekund.
82%
HR i onboarding
Szybsze wdrażanie nowych pracowników dzięki natychmiastowemu dostępowi do regulaminów i dokumentów szkoleniowych.
Krótszy cykl szkolenia
Zapytaj o podobne wdrożenie ›90%
Support i B2B
Automatyczna synteza odpowiedzi na zaawansowane pytania techniczne klientów na bazie specyfikacji produktów.
Szybsze zamykanie ticketów
Zapytaj o podobne wdrożenie ›65%
Transport i logistyka
Eliminacja błędów w procedurach przewozowych i natychmiastowa weryfikacja logistycznych arkuszy Excel.
Błyskawiczna weryfikacja
Zapytaj o podobne wdrożenie ›74%
Operacje i back-office
Przyspieszenie audytów wewnętrznych i automatyczne przeszukiwanie rozproszonych umów handlowych.
Koniec silosów danych
Zapytaj o podobne wdrożenie ›Łączymy systemy, których Twój zespół już używa
Gotowa do pracy, skalowalna architektura integracji. Podłączamy modele językowe bezpośrednio do istniejącej infrastruktury Twojego przedsiębiorstwa.
Integracja plików lokalnych
Bezpośrednie, bezpieczne mapowanie dokumentów operacyjnych z rozproszonych plików PDF, Word, prezentacji oraz tradycyjnych katalogów sieciowych.
Hurtownie i bazy SQL
Stałe, szyfrowane połączenie z relacyjnymi bazami danych (PostgreSQL, SQL Server, MySQL) w celu dynamicznego przeszukiwania logów i tabel.
Synchronizacja chmurowa
Automatyczny, natychmiastowy transfer i indeksowanie zmian z repozytoriów SharePoint, Microsoft Teams, Google Drive oraz OneDrive.
Ekosystemy CRM i ERP
Zaawansowane łączenie modeli językowych z systemami operacyjnymi przedsiębiorstwa, takimi jak SAP, Salesforce, HubSpot czy Jira.
Przetwarzanie arkuszy
Dedykowany moduł analityczny optymalizujący odczytywanie i bezbłędną syntezę danych z rozbudowanych arkuszy Excel i plików kalkulacyjnych.
Panel administratora
Przejrzysty pulpit zarządczy dla operatorów do bieżącego monitorowania jakości źródeł, logów zapytań i wydajności modeli.
AI może pracować na wiedzy firmy bez oddawania kontroli nad danymi.
Projektujemy środowiska RAG w architekturze Zero Trust. Ty ustalasz zasady, zarządzasz dostępem i decydujesz, gdzie fizycznie znajdują się Twoje dane.
- Izolacja danych i modeli: Twoje firmowe źródła wiedzy oraz wektory pozostają odseparowane od publicznych modeli LLM. Dane nie są wykorzystywane do trenowania modeli, a dostęp do nich jest kontrolowany w ramach Twojego środowiska.
- Pełen audyt: Logujemy każde zapytanie pracownika, wygenerowaną odpowiedź i użyte źródło do wglądu dla działu IT.
- Zgodność z RODO: Architektura gotowa na rygorystyczne regulacje, z możliwością wdrożenia wariantu On-Premise lub chmury prywatnej.
- Ochrona tajemnic: System automatycznie maskuje lub blokuje dane wrażliwe (PII) przed wysłaniem ich do przetwarzania.
Gwarancja Foxnet: Nie używamy danych Twojej firmy do trenowania zewnętrznych modeli sztucznej inteligencji.
RBAC Firewall Scanner
RBAC ONProfil użytkownika
Specjalista supportu
Procedura reklamacji
Dostęp
Cennik partnerski
Warunkowo
Umowy zarządu
Zablokowane
Czym prywatny RAG różni się od zwykłego chatbota?
Publiczne modele AI wymyślają odpowiedzi. Nasza architektura bazuje wyłącznie na twardych faktach.
| Cecha systemu | Zwykły Chatbot | Foxnet Prywatny RAG |
|---|---|---|
| Źródło wiedzy | Odpowiada ogólnie lub na ręcznie wpisanych regułach. | Pobiera kontekst wyłącznie z firmowych źródeł. |
| Wiarygodność | Często nie pokazuje źródła (ryzyko zmyślania). | Dołącza precyzyjne cytaty i linki do dokumentów. |
| Uprawnienia | Słabo rozumie dostęp i bezpieczeństwo danych. | Respektuje role, działy i zakresy dostępu (RBAC). |
| Ekosystem | Działa jako osobna wyspa. | Integruje się z CRM, SQL, SharePoint i dyskami. |
| Analityka | Trudno ocenić i kontrolować jakość odpowiedzi. | Posiada pełne logi, walidację i pętlę poprawy wiedzy. |
Źródło wiedzy
Zwykły Chatbot
Odpowiada ogólnie lub na ręcznie wpisanych regułach.
Foxnet Prywatny RAG
Pobiera kontekst wyłącznie z firmowych źródeł.
Wiarygodność
Zwykły Chatbot
Często nie pokazuje źródła (ryzyko zmyślania).
Foxnet Prywatny RAG
Dołącza precyzyjne cytaty i linki do dokumentów.
Uprawnienia
Zwykły Chatbot
Słabo rozumie dostęp i bezpieczeństwo danych.
Foxnet Prywatny RAG
Respektuje role, działy i zakresy dostępu (RBAC).
Ekosystem
Zwykły Chatbot
Działa jako osobna wyspa.
Foxnet Prywatny RAG
Integruje się z CRM, SQL, SharePoint i dyskami.
Analityka
Zwykły Chatbot
Trudno ocenić i kontrolować jakość odpowiedzi.
Foxnet Prywatny RAG
Posiada pełne logi, walidację i pętlę poprawy wiedzy.
Najczęściej zadawane pytania
Czy dane trafiają do publicznego modelu?
Absolutnie nie. Architektura RAG gwarantuje, że Twoje dokumenty służą jedynie jako kontekst wyszukiwania w zamkniętym środowisku i nigdy nie są wykorzystywane do trenowania zewnętrznych sieci neuronowych.
Czy użytkownicy zobaczą tylko swoje dane?
Tak. Integrujemy się z systemami klasy Active Directory (RBAC). Jeśli pracownik nie ma uprawnień do danego folderu finansowego czy HR, Agent AI również nie weźmie go pod uwagę przy generowaniu odpowiedzi dla tej osoby.
Czy trzeba mieć idealnie uporządkowane dokumenty przed startem?
Nasz silnik wektorowy radzi sobie z różnymi formatami (PDF, Word, skany, maile). Przed wdrożeniem przeprowadzamy audyt i pomagamy zmapować procesy, więc nie musisz robić generalnych porządków przed startem projektu.
Co się dzieje, gdy system nie znajduje odpowiedzi w źródłach?
Prywatny RAG jest zaprojektowany tak, aby nie zmyślać (zero halucynacji). Jeśli w dokumentach nie ma odpowiedzi, system jasno o tym informuje, a administrator otrzymuje powiadomienie o luce w procedurach, którą należy uzupełnić.
Nie znalazłeś odpowiedzi na swoje pytanie?
Zaczynamy od jednego obszaru wiedzy, nie od wielkiego projektu
Pierwszy krok nie wymaga przepisywania całej firmy. Najlepszy start to jeden proces, realne pytania, ograniczony zakres i mierzalna trafność odpowiedzi.
- 01
Audyt źródeł
Wybieramy proces, typ użytkownika i źródła, które mają największy wpływ na czas pracy lub jakość obsługi.
- 02
Projekt architektury
Ustalamy model dostępu, aktualizacji, cytowania, logowania i integracji z istniejącym stackiem.
- 03
Pilot RAG
Budujemy pierwszy indeks, podłączamy źródła i testujemy odpowiedzi na prawdziwych pytaniach zespołu.
- 04
Walidacja i pomiar
Sprawdzamy trafność odpowiedzi, braki w dokumentacji, czas obsługi i przypadki wymagające eskalacji.
- 05
Skalowanie
Rozszerzamy bazę wiedzy o kolejne źródła, działy, role i scenariusze agentów AI.
Sprawdźmy potencjał Twoich danych.
Omówmy procesy w Twojej firmie. Podczas krótkiej rozmowy ocenimy, czy Twoje dokumenty są gotowe na prywatne środowisko RAG i wskażemy potencjalne ROI.