W 2025 firmy najczęściej zaczynają przygodę z generatywną AI od asystentów na własnych dokumentach. Kluczem jest wzorzec RAG (Retrieval‑Augmented Generation), który eliminuje halucynacje i pozwala odpowiadać na podstawie aktualnych danych. Połącz to z AI Agentem (z prostymi narzędziami, np. wyszukiwaniem, generowaniem PDF, dostępem do CRM) i otrzymujesz realną wartość w tygodniach – nie w miesiącach.

Dlaczego RAG + Agent?

• Mniej halucynacji – model nie „zgaduje”, tylko cytuje fragmenty z Twoich źródeł
• Aktualność – do indeksu trafiają najnowsze procedury, oferty, polityki
• Prywatność i zgodność – kontrolujesz, które dane trafiają do indeksu

Architektura w skrócie

LLM + (wektorowy indeks + retriever) + agent z narzędziami:

1. Źródła: PDF, DOCX, Confluence, Notion, SharePoint
2. ETL: ekstrakcja, czyszczenie, podział na fragmenty (chunking), maskowanie PII
3. Wektoryzacja: pgvector/Weaviate/Qdrant
4. RAG: wyszukiwanie najtrafniejszych fragmentów + prompt z cytatami
5. Agent tools: „doc.search”, „generate.pdf”, „create.ticket”, „crm.lookup”

Plan 30 dni (MVP)

Tydzień 1 – Use‑case i dane

• Wybierz 1 use‑case: FAQ wewnętrzne, polityki, produktowe Q&A, helpdesk
• Zbierz 50–200 kluczowych dokumentów, oczyść i zmaskuj PII
• Zbuduj pierwszy indeks (5–10 minut na 100 dokumentów)

Tydzień 2 – Jakość odpowiedzi i evaluacje

• Zdefiniuj metryki: faithfulness, answer relevancy, context precision
• Dodaj cytaty i linki do źródeł pod odpowiedzią
• Uruchom testy RAG (np. Ragas) na 50–100 pytań rzeczywistych

Tydzień 3 – Agent i narzędzia

• Dodaj 2–3 narzędzia: doc.search, generate.pdf, create.ticket
• Ogranicz uprawnienia (policy routes, audyt logów)
• Przygotuj interfejs: web chat lub wtyczkę do Slack/Teams

Tydzień 4 – Pilotaż i KPI

• Włącz pilotaż dla 10–30 osób z jednego działu
• Zbieraj feedback i logi błędów, popraw prompty i indeks
• Mierz KPI: czas odpowiedzi, % poprawnych odpowiedzi, redukcja ticketów

Bezpieczeństwo i AI Act (w pigułce)

• Maskuj PII i tajemnice przed wektoryzacją
• Zapisuj logi zapytań i źródeł (audyt)
• Dla zastosowań „limited risk” – polityki przejrzystości i zgód

Stack startowy (propozycja)

• LLM: OpenAI / Anthropic / Mistral (w zależności od wymagań)
• Wektorowy: Postgres pgvector lub Weaviate
• Framework: LangChain / LlamaIndex
• Evaluacje: Ragas + zestaw pytań od użytkowników

Szybki checklist na start

• Use‑case i zakres danych uzgodnione z biznesem
• Dane oczyszczone i zmaskowane (PII, tajemnice)
• Indeks zbudowany, cytaty w odpowiedziach
• 2–3 narzędzia agenta, logowanie akcji
• Testy jakości (faithfulness, relevancy) > 0.75
• Pilotaż 30 dni z KPI i planem skalowania

Chcesz, abyśmy zbudowali taki asystent w Twojej firmie? Skontaktuj się z nami – przygotujemy pilotaż w 30 dni.