Wyszukiwanie semantyczne
Znajdowanie informacji po znaczeniu, nie tylko słowach kluczowych.
RAG i bazy wiedzy
RAG i wyszukiwanie semantyczne
Inteligentne bazy wiedzy z kontekstem
Budujemy systemy RAG, które łączą model językowy z zatwierdzoną wiedzą firmy, zachowując uprawnienia i ślad źródłowy. Projekt obejmuje zasilanie danych, wyszukiwanie, ranking, cytowanie, ewaluację i monitoring — nie tylko uruchomienie bazy wektorowej.
Budujemy systemy RAG (Retrieval-Augmented Generation), które łączą wyszukiwanie semantyczne z generatywnym AI. Twoja dokumentacja, baza wiedzy i dane stają się dostępne przez naturalny język.
Proces współpracy
Jak wygląda nasza współpraca?
Przejrzysty proces, który prowadzi od pomysłu do gotowego produktu
01
Analiza Danych
Poznajemy Twoje źródła danych, dokumentację i strukturę informacji. Planujemy embeddingi i indeksację.
02
Embeddingi & Vector DB
Konfigurujemy embeddingi, wybieramy vector database (Pinecone, Weaviate, pgvector) i indeksujemy dane.
03
Retrieval & Ranking
Implementujemy wyszukiwanie semantyczne, ranking i re-ranking. Optymalizujemy recall i precision.
04
Generation & Kontekst
Integrujemy RAG z LLM, optymalizujemy kontekst i prompty. Zapewniamy cytowanie źródeł.
05
Ewaluacja & Optymalizacja
Testujemy jakość retrieval i generation. Optymalizujemy chunking, embeddingi i prompty.
06
Wdrożenie & Aktualizacje
Wdrażamy system z automatyczną aktualizacją indeksów. Zapewniamy monitoring i wsparcie.
Kluczowe korzyści
Dlaczego warto wybrać nas?
Efekt biznesowy na pierwszym miejscu — technologia jest narzędziem, nie celem samym w sobie.
Vector databases
Skalowalne bazy wektorowe dla dużych kolekcji dokumentów.
Cytowanie źródeł
Każda odpowiedź z referencją do źródła danych.
Kontrolowana jakość
Ewaluacja retrieval i rankingu na danych projektu.
Automatyczne aktualizacje
Indeksy aktualizują się automatycznie przy zmianie danych.
Naturalny język
Użytkownicy pytają po polsku, system znajduje odpowiedzi.
FAQ
Pytania o RAG i firmową bazę wiedzy
Kiedy wybrać RAG zamiast fine-tuningu?
RAG jest zwykle lepszy, gdy odpowiedzi mają opierać się na często zmieniających się dokumentach i muszą wskazywać źródło. Fine-tuning pomaga zmienić zachowanie lub styl modelu, ale nie jest wygodnym sposobem aktualizowania wiedzy firmowej.
Jakie źródła danych można podłączyć do RAG?
Najczęściej łączymy dokumenty, strony intranetowe, systemy plików, bazy danych, CRM i helpdesk. Każde źródło wymaga zasad aktualizacji, wersjonowania i uprawnień, aby użytkownik otrzymywał tylko informacje, do których ma dostęp.
Czy odpowiedzi mogą zawierać cytaty i linki do dokumentów?
Tak. Przechowujemy pochodzenie fragmentów użytych do odpowiedzi i możemy pokazać nazwę dokumentu, sekcję oraz link. Cytowanie zwiększa możliwość weryfikacji, ale nadal wymaga testów jakości wyszukiwania i odpowiedzi.
Jak sprawdzić, czy RAG odpowiada poprawnie?
Tworzymy zestaw rzeczywistych pytań z oczekiwanymi źródłami i kryteriami odpowiedzi. Osobno mierzymy, czy system znalazł właściwy materiał, czy odpowiedź jest zgodna ze źródłem, czy przyznał brak wiedzy oraz jaki jest czas i koszt obsługi pytania.
Technologie
Z jakich technologii korzystamy?
Nowoczesne narzędzia i sprawdzone rozwiązania dla najlepszych rezultatów
OpenAI Embeddings
Embeddingi
Pinecone
Baza wektorowa
Weaviate
Baza wektorowa
pgvector
Baza wektorowa
LangChain
Framework
Next.js
Frontend
Node.js
Backend
PostgreSQL
Baza danych
Przewodniki i dowody
Artykuły, strony technologii i case studies wspierające decyzję zakupową.
Integracje LLM w produkcie
Dodaj wyszukiwanie i odpowiedzi oparte na wiedzy do istniejącej aplikacji.
Czytaj więcejAgenci AI i automatyzacje
Wykorzystaj firmową wiedzę w kontrolowanych procesach i decyzjach.
Czytaj więcejAI Opportunity Sprint
Sprawdź jakość danych i wybierz przypadek użycia przed wdrożeniem RAG.
Czytaj więcejCase study: Cognic AI
Przykład bezpiecznej pracy AI z wrażliwym kontekstem i dokumentacją.
Czytaj więcejZakres usługi
Co wchodzi w zakres usługi?
Poniżej przykładowy zakres prac, który dopasowujemy do etapu i celów projektu.
Analiza i przygotowanie danych
Embeddingi i vector databases
Wyszukiwanie semantyczne i ranking
Integracja RAG z LLM
System cytowania źródeł
Ewaluacja i optymalizacja jakości
Automatyczne aktualizacje indeksów
Monitoring i wsparcie
Następny krok
Gotowy na start?
Umów bezpłatną konsultację i dowiedz się, jak możemy pomóc w realizacji Twojego projektu. Po naszym procesie DDT (Discovery, Design & Technology) oferujemy gwarancję ceny i umowę fixed price.
Kontakt
Porozmawiajmy
o projekcie.
Masz pomysł na aplikację lub potrzebujesz wsparcia technologicznego? Napisz do nas — przygotujemy wstępną analizę i wycenę w 48 godzin. Po rozpoznaniu zakresu, projektu i technologii możemy zaproponować gwarancję ceny oraz umowę ze stałą ceną; to nasz wyróżnik na rynku.
Napisz do nas[email protected]
Odwiedź nas
GD
gmi.software Sp. z o.o.ul. Jana Heweliusza 11 / 819
80-890 Gdańsk, Polska
80-890 Gdańsk, Polska
NIP: 5252816287KRS: 0000830003
© 2026 gmi.software Sp. z o.o.