Внутрішня система знань зі ШІ
Хочете, щоб колеги швидко отримували відповіді на запитання про продукти, політику, ІТ, процеси чи клієнтів? Тоді внутрішня система знань із власним чатботом стане ідеальним рішенням. Завдяки Генерація з доповненням пошуком (RAG) цій технології така система стала розумнішою, ніж будь-коли: працівники ставлять запитання звичайною мовою, а чатбот одразу шукає відповіді у вашій документації. Це можна зробити повністю безпечно, без витоку даних до зовнішніх сторін — навіть якщо ви використовуєте великі мовні моделі OpenAI або Google.
- Чи завжди відповідь відповідає внутрішній реальності
- Чи не містять відповіді вигаданої інформації (як це іноді буває з окремими LLM)
- Чи ніколи конфіденційні дані не передаються за межі організації
Які інструменти можна використовувати?
Власну систему знань можна створити за допомогою різних продуктів — залежно від ваших уподобань і вимог до конфіденційності, масштабованості та зручності використання.
Чат-боти та фреймворки RAG
- LlamaIndex (llamaindex.ai) — Відкритий код, широкі можливості застосування
- Haystack (haystack.deepset.ai) – Потужний інструмент для корпоративного пошуку
- LangChain (langchain.com) – Потужний інструмент для інтеграцій і кастомізації
- OpenWebUI (open-webui.github.io) – Простий сучасний вебінтерфейс для чату й адміністрування
Векторні бази даних (для зберігання документів і швидкого пошуку)
- ChromaDB (trychroma.com)
- Weaviate (weaviate.io)
- Qdrant (qdrant.tech)
Моделі штучного інтелекту
- Великі моделі у хмарі
- Власні моделі (локально або у приватній хмарі)
Важливо:
Багато інструментів, зокрема OpenWebUI та LlamaIndex, дають змогу підключати як локальні (on-premises), так і хмарні моделі. Ваші документи та пошукові запити ніколи не залишають межі вашої інфраструктури, якщо ви самі цього не захочете!
Як легко додавати документи
Більшість сучасних систем знань мають просту функцію завантаження або синхронізації.
Наприклад, це працює так:
- Завантажте свої документи (PDF, Word, TXT, електронні листи, сторінки вікі) через вебінтерфейс (наприклад, OpenWebUI)
- Автоматична обробка: Інструмент індексує документ і одразу робить його доступним для пошуку в чат-боті
- Оновлення в реальному часі: Додали новий файл? Зазвичай він враховується у відповідях протягом кількох секунд або хвилин
Для досвідчених користувачів:
Автоматичне підключення до SharePoint, Google Drive, Dropbox або файлового сервера легко реалізувати за допомогою LlamaIndex чи Haystack.
Дані залишаються захищеними та зберігаються всередині системи
Незалежно від того, чи оберете ви власні моделі, чи великі хмарні моделі:
- Ви самі визначаєте, що можна, а що не можна оприлюднювати
- Інтеграція з єдиною системою входу та керуванням доступом доступно за замовчуванням
- Аудиторські журнали: хто що переглядав?
Для роботи з конфіденційною інформацією рекомендується використовувати моделі штучного інтелекту локально або в межах приватної хмари. Але навіть якщо ви застосовуєте GPT-4 чи Gemini, можна налаштувати систему так, щоб ваші документи ніколи не використовувалися постачальником як навчальні дані й не зберігалися ним постійно.
Приклад сучасної структури
За допомогою OpenWebUI цього ви легко створите безпечну внутрішню систему знань, у якій працівники зможуть ставити запитання спеціалізованим чатботам. Ви можете завантажувати документи, упорядковувати їх за категоріями та призначати різним чатботам роль експертів у відповідних галузях. Тут ви дізнаєтеся, як це зробити!
1. Додавання та категоризація контенту
Завантаження документів
- Увійдіть в OpenWebUI через браузер.
- Перейдіть до розділу Документи або База знань.
- Натисніть Завантажити і виберіть свої файли (PDF, Word, текстові файли тощо).
- Порада: Під час завантаження додайте категорію або позначку, наприклад «HR», «Техніка», «Продажі», «Політика» тощо.
Перевага: Завдяки категоризації правильний чатбот (експерт) може зосередитися на релевантних джерелах, і ви завжди отримуєте доречну відповідь.
2. Чат-боти з власними спеціалізаціями (ролями)
OpenWebUI дає змогу створювати кілька чатботів, кожен із власною спеціалізацією або роллю. Приклади:
- HR-бот: Запитання про відпустки, контракти, умови праці.
- ІТ-підтримка: Допомога з паролями, застосунками та обладнанням.
- Бот політики: Відповіді щодо політики компанії та відповідності вимогам.
- Тренер із продажів: Інформація про продукти, ціни та комерційні пропозиції.
Почати одразу чи краще скористатися допомогою?
Хочете швидко запустити перевірку концепції? Наприклад, за допомогою OpenWebUI і LlamaIndex часто можна опублікувати демоверсію лише за один день!
Хочете професійно все налаштувати, підключити до наявної ІТ-інфраструктури або забезпечити справді високий рівень безпеки?
Fortis AI допоможе на кожному етапі: від вибору рішення до впровадження, інтеграції та навчання.
Зверніться контакти щоб отримати безкоштовну консультацію або демонстрацію без жодних зобов’язань.
Fortis AI — ваш провідник у світі ШІ, знань і цифрової безпеки
