Systemy RAG i chatboty AI
RAG (Retrieval-Augmented Generation) to architektura, w której model językowy (ChatGPT, Claude czy Llama) przed udzieleniem odpowiedzi przeszukuje Waszą bazę wiedzy i odpowiada na podstawie znalezionych fragmentów, z linkiem do źródła. Zamiast generycznych odpowiedzi i halucynacji dostajecie konkrety podparte Waszą dokumentacją. Budujemy chatboty i wewnętrznych asystentów AI dla zespołów i klientów: od bota wsparcia na sklepie, przez asystenta działu prawnego, po Q&A dla kursantów. Dane wrażliwe (medyczne, prawne, finansowe) hostujemy lokalnie, wykorzystujemy modele open-source, bez wysyłania czegokolwiek do API OpenAI.
Transcrify.com: czat z nagraniem, nasza własna aplikacja RAG
Najlepiej pokazać to na czymś, co sami zbudowaliśmy i utrzymujemy. Transcrify.com to nasza platforma SaaS do transkrypcji: użytkownik wgrywa plik audio, wideo albo wkleja link do YouTube i po chwili dostaje transkrypt z podziałem na mówców. Sercem aplikacji jest jednak czat z nagraniem, czyli RAG w praktyce. Transkrypt jest dzielony na fragmenty, kodowany jako embeddingi i zapisywany w wektorowej bazie danych, a kiedy użytkownik pyta „co rozmówcy ustalili w sprawie budżetu?", system wyszukuje właściwe fragmenty rozmowy i na ich podstawie odpowiada, wskazując miejsce w nagraniu. Dziennikarz nie przesłuchuje dwugodzinnego wywiadu drugi raz, tylko pyta o konkretny wątek, badacz wyciąga wnioski z serii nagrań, podcaster generuje podsumowanie i opis odcinka. Całe przetwarzanie, od transkrypcji po odpowiedzi czatu, działa na naszych serwerach na lokalnych modelach AI, więc nagrania nie wychodzą poza infrastrukturę. Do tego konta użytkowników, plany subskrypcyjne i płatności — kompletny, działający produkt, nie demo. Ten sam mechanizm, który w Transcrify odpowiada na pytania o treść nagrania, wdrażamy u klientów na ich dokumentach firmowych.
Kancelaria prawna: szybszy research orzecznictwa i opinii
Codzienność w kancelarii: trzeba znaleźć orzecznictwo do sprawy, której nikt w zespole ostatnio nie prowadził. Research w LEX-ie i Legalisie plus przekopywanie własnych opinii na dysku potrafi zająć pół dnia, a spora część tej pracy była już kiedyś przez kogoś zrobiona. Bot RAG dla kancelarii czyta ustawy, orzecznictwo i wewnętrzne opinie, więc wystarczy zapytać po ludzku: „jakie były rozstrzygnięcia w sprawach rozwiązania umowy o pracę z winy pracownika?". W odpowiedzi przychodzi lista wyroków, cytaty uzasadnień i powiązane artykuły KP, z linkami do źródeł, więc wszystko da się zweryfikować jednym kliknięciem. Gdy czegoś nie ma w bazie, bot po prostu to mówi, zamiast zmyślać sygnatury. Finalną opinię i tak pisze oraz podpisuje człowiek — bot tylko skraca drogę do niej.
Biuro rachunkowe: aktualna wiedza podatkowa w jednym miejscu
KSeF, JPK_CIT, nowe interpretacje, zmiany stawek — w biurze rachunkowym co chwilę ktoś dopytuje, jak coś rozliczyć według aktualnego stanu prawnego. Najczęściej pyta osobę z najdłuższym stażem, która przez to sama nie może domknąć własnej roboty. Bot RAG czyta ustawy (CIT, PIT, VAT, Ordynacja podatkowa), bieżące interpretacje KIS i wewnętrzne procedury biura, więc na pytanie „jakie są terminy KSeF dla podatnika VAT od 2026?" odpowiada od razu, z artykułem ustawy i numerem interpretacji. Po zmianie przepisów wystarczy podmienić dokumenty w bazie i cały zespół pracuje na nowej wersji, bez rozsyłania maili z aktualizacjami procedur. Doświadczeni ludzie odzyskują czas na sprawy, które faktycznie wymagają ich głowy.
E-commerce: bot wsparcia produktowego na sklepie
Duża część pytań na czacie sklepu dotyczy rzeczy, które są w opisach produktów: wymiary, długość przewodu, kompatybilność, warunki zwrotu. Klienci wolą zapytać, niż szukać, a konsultant za każdym razem otwiera kartę produktu i przepisuje z niej odpowiedź. Bot RAG robi to samo, tylko od ręki i o każdej porze: czyta opisy produktów, instrukcje obsługi, politykę zwrotów i historię rozmów z supportem, a odpowiada z konkretnymi danymi i linkiem do produktu. Potrafi też porównać specyfikacje dwóch produktów i wprost napisać, czy do siebie pasują. Gdy temat wykracza poza dokumentację — reklamacja, nietypowa prośba — przekazuje rozmowę konsultantowi razem z dotychczasowym kontekstem, więc klient nie opowiada wszystkiego od nowa. Support ma mniej powtarzalnych ticketów, a klient nie czeka z prostym pytaniem do rana.
Centrum szkoleniowe: odpowiedzi dla kursantów o każdej porze
Kursanci uczą się głównie wieczorami i wtedy też mają najwięcej pytań, a odpowiedź od wykładowcy przychodzi dopiero następnego dnia, kiedy zapał już siadł. Spora część tych pytań w ogóle nie powinna trafiać do prowadzącego, bo odpowiedź jest w materiałach — tylko nikt nie pamięta, w której lekcji. Bot RAG dla szkoły online czyta materiały kursu, transkrypcje webinarów i wcześniejsze pytania kursantów, więc odpowiada od razu i wskazuje konkretne miejsce: wykład 4, minuta 12. Przy okazji szkoła dostaje panel z najczęstszymi pytaniami — kiedy pół grupy dopytuje o to samo zagadnienie, widać czarno na białym, którą lekcję warto poprawić w kolejnej edycji.
Serwis i produkcja: dokumentacja maszyn pod ręką
Dokumentacja maszyn zwykle istnieje, tylko mało kto z niej korzysta: kilkusetstronicowe PDF-y na dysku sieciowym, notatki z napraw porozrzucane po mailach, a reszta w głowach serwisantów z najdłuższym stażem. Bot RAG zbiera to w jedno miejsce — instrukcje, protokoły serwisowe, historię napraw — i technik może zapytać z telefonu prosto z hali: „co oznacza błąd E-47 i jak go skasować?". Dostaje procedurę krok po kroku, stronę w instrukcji i notatkę z poprzedniej naprawy tego samego błędu. Nowi pracownicy szybciej się wdrażają, a rozwiązanie problemu przestaje zależeć od tego, kto akurat jest na zmianie.
Co dostajecie technicznie
Pełen pipeline, nie czarną skrzynkę: import dokumentów (PDF, Word, HTML, bazy danych, Confluence, Notion), chunking i embedding tekstu, wektorowa baza danych (Qdrant albo pgvector), API plus interfejs — web chat, bot na Slacku albo integracja z Waszym produktem. Do tego panel admina do zarządzania bazą wiedzy i logi zapytań z monitoringiem jakości odpowiedzi. Model AI dobieramy do projektu: dla danych ogólnodostępnych GPT-4o albo Claude przez API, dla danych wrażliwych (medycznych, prawnych, finansowych) model open-source — Llama 3 albo polski Bielik — na Waszej infrastrukturze, bez wysyłania dokumentów na zewnątrz. W komplecie dokumentacja techniczna i szkolenie zespołu z rozszerzania bazy wiedzy o nowe dokumenty.
Najczęściej zadawane pytania o systemy rag i chatboty ai
Branże, które obsługujemy
Ta usługa sprawdza się szczególnie w tych branżach:
Cechy naszej współpracy
Rzetelność
Działamy odpowiedzialnie i konsekwentnie. Trzymamy się ustaleń, dbamy o jakość wykonania i wykonujemy to, co zostało uzgodnione, bez drogi na skróty.
Transparentność
Stawiamy na pełną przejrzystość. Od począku współpracy jasno ustalamy zakres, terminy i koszty. Na bieżąco informujemy o postępach.
Zaangażowanie
Traktujemy każdy projekt indywidualnie. Doradzamy, proponujemy lepsze rozwiązania i pilnujemy detali, aby efekt końcowy realnie wspierał cele Twojego biznesu.
Relacje
Stawiamy na partnerską współpracę i dobrą komunikację. Jesteśmy dostępni i dbamy o to, żeby praca nad projektem była po prostu komfortowa.
Wprowadź swój pomysł w życie z naszym zespołem
Zaufało nam już ponad 200 firm. Sprawdź, co możemy zrobić dla Ciebie.
Ta strona korzysta z plików cookies
Korzystamy z plików cookies, aby zapewnić wygodne korzystanie ze strony, analizować ruch oraz prezentować treści i reklamy dopasowane do Twoich potrzeb. Klikając „Akceptuj wszystkie”, wyrażasz zgodę na ich użycie. Szczegóły znajdziesz w naszej Polityce prywatności.