Firma deweloperska AI Copilot

Czym jest AI copilot?

AI copilot to asystent konwersacyjny oparty na danych dostępnych w Twojej organizacji. Ten chatbot pomaga pracownikom znajdować odpowiedzi na pytania, korzystając z tych samych danych i dokumentów, do których mają dostęp.

Czym AI copilot różni się od chatbota?

Tradycyjny chatbot potrafi odpowiadać tylko na konkretne pytania w ramach określonego zakresu zaplanowanych scenariuszy. Nie radzi sobie z pytaniami wymagającymi zrozumienia złożonych danych zależnych od kontekstu. Copilot AI wykorzystuje duże modele językowe i technologię generowania wspomaganego wyszukiwaniem (RAG), aby zrozumieć złożoność zapytania i udzielić odpowiedzi opartej na rzeczywistych wewnętrznych bazach wiedzy.

Czym jest RAG i jak poprawia działanie AI copilota?

RAG to skrót od retrieval-augmented generation, czyli generowania wspomaganego wyszukiwaniem. Metoda ta pobiera istotne dane z różnych źródeł, zanim wygeneruje odpowiedź. Dzięki oparciu odpowiedzi na rzeczywistych dokumentach, a nie wyłącznie na ogólnym modelu, AI copilot dostarcza trafne odpowiedzi z podaniem źródeł.

Jak AI copilot wykorzystuje nasze dane wewnętrzne?

AI copilot indeksuje Twoje pliki, bazy danych i zintegrowane systemy w bazie wektorowej, a następnie przeprowadza wyszukiwanie semantyczne, aby znaleźć informacje najlepiej odpowiadające zapytaniu. Twoje dane pozostają w Twojej infrastrukturze i nigdy nie służą do trenowania zewnętrznych modeli.

Czy AI copilot może podawać odpowiedzi wraz ze źródłami?

Tak, każda odpowiedź asystenta zawiera odniesienie do pliku i/lub sekcji, na której się opiera. Pracownicy mogą zweryfikować odpowiedź i dotrzeć do źródła informacji. To jeden z fundamentów architektury RAG, którą stosujemy we wszystkich projektach.

Czy rozwiązanie można zintegrować z naszymi obecnymi systemami?

Tak, udostępniamy konektory umożliwiające integrację z Confluence, SharePoint, Jira, systemami CRM, ERP i magazynami plików, a także REST API, które pozwala korzystać z copilota w dowolnej aplikacji wewnętrznej. Poziom integracji i kontroli dostępu ustalamy na etapie projektowania architektury.

Jak zapewniacie bezpieczeństwo danych i kontrolę dostępu?

Wdrażamy system kontroli dostępu oparty na rolach, który odzwierciedla obecną strukturę uprawnień w Twojej organizacji. Oznacza to, że każdy pracownik ma dostęp wyłącznie do danych, które może przeglądać. Całość przetwarzania danych odbywa się zgodnie ze standardami bezpieczeństwa opisanymi w Twoich wytycznych dotyczących zgodności oraz w wybranej przez Ciebie infrastrukturze.

Ile trwa opracowanie i wdrożenie rozwiązania?

Wdrożenie skoncentrowanego AI copilota zwykle rozpoczyna się w ciągu 4 tygodni od uzgodnionego MVP o ograniczonym zakresie lub opartego na czystym zbiorze danych. Większe projekty, obejmujące wiele systemów backendowych i złożone wymagania dotyczące kontroli dostępu oraz wymagające wdrożenia w całej organizacji, trwają od 3 do 5 miesięcy.

Co wpływa na koszt?

Na koszty może wpływać kilka czynników, takich jak ilość i złożoność danych, liczba połączonych systemów, integracje, poziomy kontroli dostępu oraz cele wydajnościowe. Wstępną wycenę przygotowujemy po bezpłatnej sesji określającej zakres projektu.

Czy AI copilota można dostosować do naszej firmy?

Tak, każdy tworzony przez nas AI copilot jest dopasowywany do dokumentów, procesów, terminologii i środowiska integracji danego klienta. Dostępny jest też niestandardowy fine-tuning na danych własnych, który zwiększa dokładność w zastosowaniach specyficznych dla danej dziedziny.

Jak zapobiegać halucynacjom copilota AI i ujawnianiu danych objętych ograniczeniami?

W naszych projektach copilotów AI łączymy copilota z zatwierdzonymi dokumentami i systemami, aby korzystał z tych źródeł i pokazywał, skąd pochodzi każda odpowiedź. Gdy nie może znaleźć wiarygodnej odpowiedzi, mówi o tym wprost. Copilot przestrzega też istniejących uprawnień: pobiera tylko te informacje, do których osoba zadająca pytanie ma już dostęp. Przed wdrożeniem dodajemy dostęp oparty na rolach, rejestrujemy zapytania na potrzeby audytu i testujemy copilota na prawdziwych pytaniach, również takich, które mają wydobyć informacje objęte ograniczeniami.

Kiedy warto zbudować własnego copilota AI zamiast korzystać z Microsoft Copilot?

Microsoft Copilot dobrze sprawdza się w zadaniach ogólnych w Microsoft 365, takich jak tworzenie szkiców, streszczenia i notatki ze spotkań. Własny copilot AI ma sens, gdy musi pracować z danymi i narzędziami spoza Microsoft 365, takimi jak CRM, ERP czy systemy wewnętrzne. Sprawdza się też wtedy, gdy procesy wymagają specyficznej logiki, gdy zależy Ci na kontroli nad modelem i miejscem przetwarzania danych albo gdy copilot ma działać wewnątrz Twojego produktu. Wiele zespołów korzysta z obu rozwiązań, a tam, gdzie to wystarczy, możemy rozszerzyć Microsoft Copilot.