Wdrażamy wyszukiwanie, rekomendacje i przetwarzanie dokumentów w systemach używanych przez zespół. Przed rozpoczęciem prac określamy źródła danych, uprawnienia i kryteria odbioru.
Porozmawiajmy o Twoim zastosowaniu AI →Usługi AI w jednym widoku operacyjnym.
Panel usług AI w GBA pokazuje ich dostępność, aktywność przetwarzania i aktualność danych. Podczas codziennej pracy zespół widzi, co zostało zakończone i co wymaga uwagi.
Asystent może zamienić pytanie biznesowe w zapytanie do bazy. Definiujemy wskaźnik, ograniczamy dostępne dane i sprawdzamy zapytanie przed wykonaniem. Poniższy interfejs pokazuje kroki wymagające kontroli.
SELECT p.name, SUM(o.order_value) AS total
FROM products p
JOIN orders o ON p.id = o.product_id
WHERE o.region = 'EU'
AND o.date >= '2025-10-01'
AND o.date < '2026-01-01'
GROUP BY p.name
ORDER BY total DESC
LIMIT 3;Widget Pro (2,4 mln EUR), Sensor X (1,8 mln EUR), Module Z (1,2 mln EUR). Przed wykorzystaniem odpowiedzi sprawdź definicję wskaźnika i zamówienia źródłowe.
Pokaż 3 produkty o najwyższej zarejestrowanej wartości zamówień w UE w IV kwartale 2025 roku
Wynik za IV kwartał 2025 roku na podstawie zamówień z UE:
| # | Produkt | Wartość zamówień |
|---|---|---|
| 1 | Widget Pro | €2.4M |
| 2 | Sensor X | €1.8M |
| 3 | Module Z | €1.2M |
Przekształcanie uzgodnionych pytań biznesowych w zapytania do bazy danych, które można przetestować
Powiązanie pojęć biznesowych z odpowiednim schematem danych i definicjami raportów
Walidacja wygenerowanych zapytań przed uruchomieniem ich na dozwolonych danych
Stosowanie uprawnień użytkownika i zachowanie historii zapytań do weryfikacji
Ocena baz danych i możliwości integracji w Twoim środowisku
Użytkownik zadaje pytanie zwykłym językiem.
Model proponuje zapytanie na podstawie zatwierdzonego kontekstu schematu danych.
Zweryfikowane zapytanie jest wykonywane z uprawnieniami użytkownika.
Wyniki zawierają kontekst umożliwiający sprawdzenie źródła i definicji.
Wybierz powtarzalne zadanie i określ czas, błędy lub pomijane decyzje, które się z nim wiążą. Oceniamy dostępne dane i porównujemy AI z wyszukiwaniem, raportowaniem lub regułami dostępnymi dla zespołu.
Odpowiedzi są rozproszone w systemach i dokumentach, bez jednoznacznego źródła do weryfikacji.
Przed podjęciem decyzji pracownicy ręcznie zbierają i uzgadniają dane.
Trudno zaufać sugestiom, gdy nie widać danych, reguły lub uzasadnienia, na których się opierają.
Decyzje zakupowe i kadrowe opierają się na szacunkach, których nie porównuje się z rzeczywistymi wynikami.
Pracownicy i klienci mają trudności ze znalezieniem właściwego rekordu, dokumentu lub produktu.
Dla każdej funkcji określamy dane wejściowe, przydatny wynik i sposób jego sprawdzenia. Te procesy możemy ocenić wspólnie z Twoim zespołem.
Proponowanie trafnych produktów na podstawie katalogu i dozwolonych sygnałów o klientach. Porównanie rekomendacji z obecnym wyszukiwaniem i ekspozycją produktów.
Twórz odpowiedzi na podstawie zatwierdzonych dokumentów za pomocą RAG, czyli generowania wspomaganego wyszukiwaniem. Pobieraj tylko fragmenty dostępne dla użytkownika i podawaj źródła do weryfikacji.
Szacowanie popytu lub sprzedaży na podstawie dostępnej historii. Pomiar błędu względem punktu odniesienia i wskazanie obszarów, w których prognoza jest niewiarygodna.
Wyszukiwanie prawdopodobnych dopasowań w katalogu na podstawie obrazu, z możliwością sprawdzenia i poprawienia wyniku przez użytkownika.
Proponowanie progów ponownego zamówienia na podstawie zapasów, terminów dostaw i popytu, z zatwierdzaniem decyzji zakupowych przez człowieka.
Przygotowywanie wersji roboczych odpowiedzi lub klasyfikacja zgłoszeń na podstawie zatwierdzonej wiedzy. Przekazywanie niepewnych lub wrażliwych spraw odpowiedniej osobie.
Odczytywanie pól z dokumentów do weryfikacji, zachowanie odnośnika do źródła i pomiar błędów na reprezentatywnych próbkach.
Porównanie proponowanych tras lub dostaw z możliwościami realizacji, terminami i wymaganiami obsługi przed użyciem operacyjnym.
Zacznij od wewnętrznego zespołu wsparcia i jednej zatwierdzonej biblioteki zasad. Pilot ma działać w trybie odczytu, wskazywać dostępne fragmenty i przekazywać nierozwiązane pytania odpowiedzialnej osobie.
Wskaż osobę odpowiedzialną za źródło, uprawnionych użytkowników, dozwolone pytania i harmonogram odświeżania. Uwzględniaj zmiany uprawnień i usunięte treści. Jeśli źródła brakuje, zawiera sprzeczności lub jest zbyt stare, pokaż to ograniczenie i przekaż pytanie odpowiedzialnej osobie.
Osoba odpowiedzialna za dany obszar dostarcza reprezentatywne pytania, na które można odpowiedzieć, oraz przypadki dotyczące ograniczonego dostępu, braku danych, nieaktualnych i sprzecznych treści. Zachowaj osobny zestaw do ewaluacji. Przed testem pilotażu zapisz oczekiwane fragmenty potwierdzające odpowiedź i dopuszczalne zachowanie przy odmowie odpowiedzi.
Użyj tych samych pytań w obecnym wyszukiwaniu ręcznym i w pilotażu. Mierz odpowiedzi poparte źródłami, prawidłowe odmowy, naruszenia uprawnień, czas weryfikacji i koszt ukończonego zadania. Szybka, płynna odpowiedź nadal wymaga źródeł, które można sprawdzić.
Przed testami uzgodnij kryteria odbioru z właścicielami procesu i bezpieczeństwa. Zapisz jakość odpowiedzi, błędy dostępu i problemy operacyjne na zbiorze testowym. Na tej podstawie wybierz ograniczone wdrożenie, poprawki lub zakończenie pilota; usuń krytyczne błędy dostępu przed rozszerzeniem.
Wykorzystaj te przykładowe założenia, aby zmierzyć zużycie i nakład pracy na weryfikację przed uzgodnieniem miesięcznego budżetu.
| Pozycja kosztowa | Przykładowe założenie | Jak zweryfikować |
|---|---|---|
| Wczytywanie i odświeżanie danych | Jedno źródło, 1 000 dokumentów, codzienne sprawdzanie aktualizacji | Mierz osobno parsowanie, zmienione dokumenty, indeksowanie i pracę konektora. |
| Wyszukiwanie i wywołania modelu | 20 użytkowników × 10 pytań × 22 dni robocze = 4 400 pytań miesięcznie | Mierz rzeczywiste wywołania, tokeny, ponowienia i pobieranie informacji na pytanie; zastosuj stawki wybranego dostawcy. |
| Hosting i monitorowanie | Jedno środowisko pilotażowe i uzgodniony okres przechowywania logów | Oddziel koszty stałych zasobów od opłat za przechowywanie i zużycie; sprawdź zatwierdzoną lokalizację danych i dostęp. |
| Weryfikacja przez człowieka i wsparcie | Wielkość próbki do weryfikacji × minuty na weryfikację, plus nakład pracy na utrzymanie | Oszacuj czas zespołu na weryfikację, kontrolę odświeżania danych, obsługę incydentów i ewaluację po zmianach. |
Przed uruchomieniem uzgodnij limit wydatków, odbiorców alertów i działania po osiągnięciu limitu. Przypisz odpowiedzialność za płatne wsparcie i powtarzaj uzgodnione testy po zmianie źródeł, instrukcji lub modeli.
Określamy zadanie, testujemy na reprezentatywnych danych i uzgadniamy, kiedy człowiek musi sprawdzić wynik.
Opisz proces pracy, dostępne dane i decyzję, którą chcesz usprawnić. Określimy praktyczny sposób przetestowania rozwiązania.
Porozmawiajmy o Twoim projekcie AI