Jaki problem to rozwiązuje
Twoje narzędzia AI są tak dobre jak to, co potrafią przeczytać, a teraz nie potrafią przeczytać prawie niczego: wiedza żyje w głowach ludzi, w slajdach z trzema nazwami, w nieaktualnym wiki i na dysku, którego nikt nie kuratorował od jego powstania. Każdy pilot AI odkrywa to boleśnie, wypuszcza ogólny output i traci salę.
Jak pracujemy
Inwentaryzujemy, gdzie wiedza faktycznie żyje, dokumenty, rekordy CRM, zgłoszenia, transkrypcje, wiki, i triażujemy: co jest aktualne, co sprzeczne, czego brakuje zupełnie. Sama lista luk zwykle zaskakuje zarząd, bo firma zakładała, że to spisane.
Potem inżynierujemy warstwę kontekstu: strukturyzujemy treść w pobieralne jednostki z jasnym właścicielstwem, budujemy pipeline retrievalu, wyszukiwanie wektorowe i indeksowanie po skuratorowanych źródłach, i konfigurujemy, jak każdy konsument AI dostaje swój kontekst: Breeze czytający z właściwości CRM i podłączonej historii, własni asystenci odpytujący warstwę retrievalu, agenci dostający zawężony kontekst per zadanie. Uprawnienia przechodzą dalej, więc powierzchnia AI nigdy nie ujawnia tego, czego pytający użytkownik nie mógłby zobaczyć.
Wiedza gnije, więc system zawiera świeżość: workflow aktualizacji, właścicielstwo przeglądu i flagi nieaktualności. Prowadzimy tę dyscyplinę na własnej wewnętrznej bazie wiedzy, która codziennie zasila nasze narzędzia AI, i projekt tutaj odzwierciedla to, czego wymaga przetrwanie kontaktu z rzeczywistością.
Deliverables
- Inwentaryzacja wiedzy z triażem aktualności i sprzeczności
- Lista luk: o co AI będzie pytane, na co nic nie odpowiada
- Ustrukturyzowana, pobieralna organizacja wiedzy z właścicielami
- Pipeline retrievalu: wyszukiwanie wektorowe i indeksowanie po skuratorowanych źródłach
- Konfiguracja kontekstu per narzędzie z przeniesieniem uprawnień
- System świeżości: workflow aktualizacji i przegląd nieaktualności