Приложения ИИ и знания

Корпоративные знания с ИИ

Где-то в SharePoint, Confluence, на общем диске и в одиннадцати годах переписки ответ на большинство внутренних вопросов уже существует. Он не находится, поэтому люди спрашивают коллегу, а коллега угадывает. Мы создаём ассистентов, которые извлекают из вашего собственного содержимого, ссылаются на использованное и соблюдают права, уже заданные на источнике.

Бизнес-задача

Поиск перестал работать примерно на десяти тысячах документов

Поиск по ключевым словам не работает на внутреннем содержимом, потому что никто не пишет документы теми словами, которыми их ищут другие. В итоге в организации цена поиска превышает цену вопроса человеку, поэтому все спрашивают человека. Этот налог не виден ни в одной строке бюджета, поэтому его никогда не устраняют, и он растёт вместе с численностью. Наивное решение, направить чат-бота на свалку документов, проваливается иначе и хуже: он уверенно отвечает по устаревшей политике или показывает обзор зарплат тому, кто не должен был его видеть.

Чем мы занимаемся

Извлечение, которое учитывает, кто спрашивает

Мы подключаемся к системам, где лежит содержимое, а не копируем его в новое место, поэтому права остаются там, где заданы, и их отзыв продолжает действовать. Извлечение фильтруется по личности спрашивающего до того, как модель что-либо увидит, а значит ассистент не может раскрыть то, что этот человек и так не смог бы открыть. Каждый ответ несёт ссылки на использованные документы, чтобы читатель мог проверить, а не поверить. Точность измеряется по размеченному набору из реальных вопросов, которые действительно задавали ваши сотрудники.

Корпоративные знания с ИИ

Компетенции

  • Корпоративный поиск с ИИ

  • Внутренние ассистенты по знаниям

  • Смысловой корпоративный поиск

  • Поиск документов с ИИ

  • Внутренние помощники

Типичные сценарии применения

Типичные сценарии применения

  • Отвечать на вопросы по политикам и процедурам для сотрудников первой линии со ссылкой на действующий документ и его версию.
  • Дать новым сотрудникам способ спросить, что делает система, не записываясь на встречу с тем, кто её построил.
  • Находить прежние работы по теме в разных проектах, чтобы предложения перестали писаться с нуля.
  • Позволить сотрудникам поддержки искать в документации продукта и прежних заявках прямо во время разговора.

Как мы работаем

Как мы работаем

  1. Формулирование

    Превратить запрос в задание: кто пользуется, что считается верным ответом, кто решает.

  2. Обоснование

    Подключение к содержимому и системам, где лежат ответы, с сохранением существующих прав.

  3. Оценка

    Оценка по размеченному набору из ваших собственных случаев, до того как это увидит кто-то извне.

  4. Выпуск и эксплуатация

    Поэтапный выпуск с наблюдением, контролем затрат и регрессионным набором, который охраняет качество.

Технологии

Технологии

  • OpenAI
  • Anthropic
  • Azure OpenAI
  • pgvector
  • Elasticsearch
  • Microsoft 365
  • SharePoint
  • Confluence
  • Salesforce

Безопасность и управление

Безопасность и управление

Ответы обоснованы вашим собственным содержимым и снабжены ссылками, так что читатель может их проверить. Извлечение учитывает права, уже заданные на источнике, а значит пользователь никогда не увидит через приложение то, чего не увидел бы напрямую. Подсказки, извлечённый контекст и ответы записываются для аудита, а оценка выполняется непрерывно, а не однократно при запуске.

Модели сотрудничества

Модели сотрудничества

Проект по ИИ

Мы берём на себя ответственность за проектирование и поставку определённого решения с ИИ.

Выделенная команда по ИИ

Долгосрочная выделенная инженерная мощность, построенная вокруг ваших технологий и модели поставки.

Управляемый ИИ

Мы эксплуатируем, отслеживаем и непрерывно улучшаем продуктивные системы с ИИ.

Почему TeamExtension.ai

Трудная часть — права, а не извлечение

Собрать что-то, отвечающее на вопросы по документам, можно за выходные. Собрать то, что отвечает верно, ссылается на источники, никогда не протекает через границы прав, остаётся точным при изменении содержимого и поддаётся последующему аудиту, — задача интеграции и безопасности. Это обычная корпоративная инженерия, которой мы занимаемся годами, и именно поэтому большинство внутренних ассистентов застревают, не дойдя до всей компании.

Избранные клиенты

Частые вопросы

Частые вопросы

Покажет ли он документы, которые людям видеть нельзя?
Нет. Извлечение фильтруется по личности спрашивающего до того, как что-либо дойдёт до модели, с использованием прав, уже заданных в исходной системе. Если человек не может открыть файл напрямую, ассистент не прочитает его от его имени. Отзыв доступа в источнике отзывает его и здесь.
Что происходит при обновлении или отзыве документа?
Индекс следует за источником. Обновлённые документы переиндексируются по расписанию или по уведомлению об изменении, а отозванные исчезают из ответов. Поскольку ответы ссылаются на источники, читатель всегда видит, из какой версии взят ответ.
Как вы не даёте ему выдумывать ответы?
Ответы обоснованы извлечёнными фрагментами и ссылаются на них. Там, где извлечение не нашло ничего подходящего, ассистент так и говорит, а не заполняет пробел. Мы измеряем это явно по размеченному набору, потому что уверенно ошибающийся ассистент хуже, чем никакого.
К каким системам он может подключаться?
SharePoint, Microsoft 365, Google Workspace, Confluence, Jira, ServiceNow, Salesforce, файловые ресурсы, базы данных и внутренние интерфейсы. Источником может быть всё, где есть программный интерфейс или база данных, а где интерфейса нет, мы строим соединитель.
Через сколько сотрудники смогут им пользоваться?
Ограниченный пилот по одному набору содержимого и одной группе пользователей обычно занимает от шести до восьми недель, включая работу по оценке. Расширение на другие источники после этого идёт постепенно, потому что модель прав и ссылок уже построена.

Обсудить вашу инициативу в области ИИ

Превратите разрозненные внутренние знания в безопасную помощь, которая соблюдает существующие права.