RAG je architektura, kde jazykový model odpovídá na základě vyhledaných zdrojů (dokumenty, intranet, wiki), ne jen z „paměti“.
Kdy RAG dává smysl
- Máte opakující se dotazy: směrnice, procesy, produktové informace, SLA.
- Potřebujete dohledatelnost: odpověď musí mít zdroj.
- Chcete řídit přístupy: “kdo může vidět jaké dokumenty”.
Co typicky rozhoduje o kvalitě
- Kvalita a struktura dokumentů (verze, duplicitní soubory, šablony).
- Správné chunkování a vyhledávání.
- Evaluace: měření správnosti odpovědí na reálných otázkách.
Pokud chcete řešení, které je auditovatelné a provozovatelné, začněte na stránce Firemní chatbot / AI asistent (RAG) a domluvte si úvodní call.
Ukázky z praxe najdete v referencích (např. MyZenCheck nebo Credizen).
Praktická návaznost:
- jak kvalitu měřit: RAG ve firmě: evaluace a metriky
- jak řešit přístupy a logy: Bezpečnost AI ve firmě
- ukázka způsobu dodávky: AI implementace