RAG a zwykły chatbot. Dlaczego dostęp do firmowej wiedzy zmienia wszystko?

Cześć, z tej strony Dawid.

Od ponad dziesięciu lat projektuję i wdrażam rozwiązania IT, a od kilku lat specjalizuję się w systemach opartych na sztucznej inteligencji. Jedno z pytań, które najczęściej słyszę podczas spotkań z klientami, brzmi:

„Skoro mamy już ChatGPT, to po co wdrażać dodatkowe rozwiązanie AI w firmie?”

To dobre pytanie.

Na pierwszy rzut oka wszystkie narzędzia wykorzystujące modele językowe wyglądają podobnie. Wpisujemy pytanie, otrzymujemy odpowiedź i prowadzimy rozmowę z AI. Różnica pojawia się jednak w momencie, gdy chcemy wykorzystać sztuczną inteligencję do pracy na rzeczywistych danych organizacji.

Wtedy zaczyna się obszar, w którym kluczową rolę odgrywa technologia RAG.

Dlaczego otwarte modele AI nie znają Twojej firmy?

Wyobraźmy sobie prostą sytuację.

Potrzebujesz szybko sprawdzić zapis w umowie zawartej dwa lata temu, odnaleźć konkretną procedurę lub zweryfikować warunki produktu obowiązujące w danym okresie.

Publiczny model językowy nie posiada dostępu do takich informacji.

Modele takie jak ChatGPT czy Gemini zostały wytrenowane na ogromnych zbiorach danych, ale nie mają wiedzy o dokumentach znajdujących się w Twojej organizacji. Nie znają procedur, regulaminów, umów ani polityk obowiązujących w firmie.

To oznacza, że bez dostarczenia dodatkowego kontekstu nie są w stanie odpowiedzieć na pytania dotyczące wewnętrznej wiedzy przedsiębiorstwa.

Dodatkowo pojawia się kwestia bezpieczeństwa.

W wielu organizacjach obowiązują ścisłe zasady dotyczące przetwarzania informacji poufnych. Wklejanie dokumentów zawierających dane klientów, informacje finansowe czy treści objęte tajemnicą przedsiębiorstwa do publicznych narzędzi AI zwyczajnie nie powinno mieć miejsca.

Dlatego podczas projektowania rozwiązań dla klientów zakładamy, że wiedza organizacji musi pozostać pod pełną kontrolą właściciela danych.

Czym właściwie jest RAG?

RAG, czyli Retrieval-Augmented Generation, można najprościej opisać jako połączenie modelu językowego z firmową bazą wiedzy.

W praktyce oznacza to, że sztuczna inteligencja nie odpowiada wyłącznie na podstawie swojej wiedzy ogólnej. Przed wygenerowaniem odpowiedzi najpierw wyszukuje informacje w dokumentach należących do organizacji.

To istotna różnica.

Zamiast próbować odtworzyć odpowiedź z pamięci modelu, system pracuje na aktualnych dokumentach, procedurach i danych dostarczonych przez firmę.

Można powiedzieć, że model językowy przestaje być wyłącznie rozmówcą, a staje się inteligentnym interfejsem do firmowej wiedzy.

Jak działa system RAG?

Od strony użytkownika proces jest bardzo prosty.

Pracownik zadaje pytanie:

„Ile dni na zgłoszenie szkody ma klient posiadający pakiet Premium?”

Za kulisami system wykonuje kilka operacji.

1. Analiza pytania

System interpretuje znaczenie zapytania i identyfikuje, jakiego rodzaju informacji należy szukać.

2. Wyszukiwanie odpowiednich dokumentów

Mechanizm wyszukiwania analizuje firmową bazę wiedzy i odnajduje fragmenty dokumentów najbardziej związane z treścią pytania.

Co ważne, nie działa wyłącznie na podstawie słów kluczowych.

Nowoczesne systemy RAG wykorzystują wyszukiwanie semantyczne, które rozumie znaczenie i kontekst zapytania.

3. Dostarczenie kontekstu modelowi

Odnalezione fragmenty dokumentów są przekazywane modelowi językowemu jako źródło wiedzy niezbędne do przygotowania odpowiedzi.

4. Generowanie odpowiedzi

Model przygotowuje zwięzłą odpowiedź, opierając się na informacjach znalezionych w dokumentach organizacji.

Dzięki temu użytkownik nie musi samodzielnie analizować kilkudziesięciu stron regulaminów czy procedur.

Najważniejsze jest jednak to, że odpowiedź może zostać powiązana z konkretnym źródłem.

Użytkownik widzi, z którego dokumentu pochodzi dana informacja i może ją natychmiast zweryfikować.

Dlaczego RAG ogranicza problem halucynacji?

Jednym z największych wyzwań modeli językowych są tzw. halucynacje, czyli sytuacje, w których model generuje odpowiedź brzmiącą wiarygodnie, mimo że nie ma ona oparcia w faktach.

W przypadku zastosowań biznesowych jest to szczególnie niebezpieczne.

Pracownik potrzebuje informacji zgodnej z dokumentacją, a nie najbardziej prawdopodobnej odpowiedzi wygenerowanej przez model.

RAG znacząco ogranicza to ryzyko, ponieważ odpowiedź powstaje w oparciu o rzeczywiste źródła znajdujące się w bazie wiedzy organizacji.

Nie eliminuje to całkowicie możliwości błędu, ale znacząco zwiększa kontrolę nad jakością informacji i pozwala użytkownikowi szybko zweryfikować źródło odpowiedzi.

Bezpieczeństwo danych ma znaczenie

W większości projektów, które realizujemy, kwestie bezpieczeństwa pojawiają się jeszcze przed rozmową o funkcjonalnościach.

I słusznie.

System AI nie powinien naruszać zasad dostępu do informacji obowiązujących w organizacji.

Dlatego architektura RAG musi uwzględniać między innymi:

• kontrolę uprawnień użytkowników,

• separację danych,

• szyfrowanie zasobów,

• audyt dostępu do informacji,

• zgodność z politykami bezpieczeństwa firmy.

W praktyce oznacza to, że pracownik widzi wyłącznie te dokumenty, do których posiada uprawnienia również poza systemem AI.

Sztuczna inteligencja nie omija istniejących zasad bezpieczeństwa. Powinna je respektować.

Jakie korzyści daje RAG w codziennej pracy?

Najbardziej odczuwalną korzyścią jest skrócenie czasu potrzebnego na odnalezienie informacji.

Pracownicy nie muszą przeszukiwać folderów, archiwów dokumentów czy rozbudowanych baz wiedzy.

Zamiast tego mogą zadawać pytania w naturalnym języku i otrzymywać odpowiedzi oparte na aktualnej dokumentacji organizacji.

Takie rozwiązanie sprawdza się szczególnie dobrze w obszarach:

• obsługi klienta,

• działów prawnych i compliance,

• HR i onboardingu pracowników,

• sprzedaży,

• administracji publicznej,

• organizacji zarządzających dużą liczbą procedur i regulaminów.

RAG to nie chatbot. To nowy sposób korzystania z wiedzy organizacji

Kiedy rozmawiam z klientami o sztucznej inteligencji, często podkreślam jedną rzecz.

Największą wartością AI w biznesie nie jest generowanie tekstów.

Największą wartością jest szybki i bezpieczny dostęp do wiedzy, którą organizacja już posiada.

Właśnie dlatego systemy RAG stały się jednym z najważniejszych kierunków rozwoju AI w przedsiębiorstwach. Nie zastępują dokumentacji. Nie zastępują ekspertów. Pozwalają natomiast znacznie szybciej dotrzeć do właściwych informacji i wykorzystać potencjał wiedzy zgromadzonej w organizacji.

Jeżeli chcesz sprawdzić, jak taki system działa na dokumentach Twojej firmy, chętnie pokażemy to podczas krótkiej prezentacji. Na konkretnych przykładach zobaczysz, jak sztuczna inteligencja może bezpiecznie wspierać pracowników w codziennej pracy z wiedzą organizacji.