Utvecklingsföretag för AI Copilot

Vad är en AI-kopilot?

En AI copilot är en samtalsassistent som drivs av de data som finns tillgängliga inom din organisation. Denna chatbot hjälper dina anställda att hitta svar på sina frågor med hjälp av samma data och dokument som de har tillgång till.

Hur skiljer sig en AI-copilot från en chatbot?

En traditionell chatbot kan bara svara på specifika frågor inom en definierad omfattning av skriptade frågor. De kan inte svara på frågor som kräver förståelse för komplex, kontextbaserad datainmatning. En AI-copilot använder stora språkmodeller och teknik för utökad hämtning för att förstå komplexiteten i den inkommande förfrågan och ger ett svar som hämtas från faktiska interna kunskapsdatabaser.

Vad är RAG och hur förbättrar det prestandan hos en AI-styrd pilot?

RAG står för "retrieval-augmented generation" och är en metod som använder olika datakällor för att hämta relevant data innan ett svar genereras. Genom att använda faktiska dokument som grund för svaren i stället för bara den allmänna modellen kan en AI-copilot leverera korrekta svar med stöd av källhänvisningar.

Hur använder en AI-copilot våra interna data?

En AI-copilot katalogiserar dina filer, databaser och integrerade system i en vektordatabas och utför sedan en semantisk sökning för att hitta den mest relevanta informationen som motsvarar den begärda informationen. Dina data stannar inom din infrastruktur och används aldrig för att träna externa modeller.

Kan en AI-copilot ge svar med källor?

Ja, och varje svar som genereras av assistenten kommer att innehålla en hänvisning till den fil och/eller det avsnitt som användes för att svara. Medarbetarna kommer att ha ett sätt att autentisera svaret och spåra tillbaka till informationskällan. Detta är en av de grundläggande aspekterna i RAG-arkitekturen som vi använder i alla projekt.

Kan lösningen integreras med våra befintliga system?

Ja, vi tillhandahåller anslutningar som möjliggör integration med Confluence, SharePoint, Jira, CRM, ERP och fillagringssystem, och vi tillhandahåller ett REST API för åtkomst till copilot från alla era interna applikationer. Integrationsnivån och åtkomstkontrollerna bestäms under arkitekturfasen.

Hur säkerställer du datasäkerhet och åtkomstkontroll?

Vi implementerar ett rollbaserat system för åtkomstkontroll som efterliknar er nuvarande behörighetsstruktur. Det innebär att varje anställd endast har tillgång till de uppgifter som de har rätt att se. All databehandling sker i enlighet med de säkerhetsstandarder som anges i era riktlinjer för efterlevnad och inom den infrastruktur som ni har valt.

Hur lång tid tar det att utveckla och driftsätta en lösning?

En fokuserad utrullning av en AI-copilot startar vanligtvis inom 4 veckor från den överenskomna MVP:n med en begränsad omfattning eller med en ren datauppsättning. Större initiativ som har flera backend-system, komplexa krav på åtkomstkontroll och kräver utrullning i hela organisationen tar 3-5 månader.

Vilka faktorer påverkar kostnaden?

Kostnadsfaktorerna kan omfatta flera olika faktorer, t.ex. datavolym och komplexitet, antal anslutna system, integration, åtkomstkontrollnivåer och prestandamål. Vi tillhandahåller en kostnadsfri uppskattning av potentiella kostnader efter en inledande kartläggning.

Kan en AI-copilot skräddarsys för vår verksamhet?

Ja, varje AI-copilot som vi skapar är anpassad för att passa varje enskild kunds dokument, arbetsflöden, terminologi och integrationsmiljö. Det görs också anpassade finjusteringar av egen data som finns tillgänglig för att öka noggrannheten för domänspecifika applikationer.