Jak zamienić PDF-y, skany i arkusze w tekst, który bot potrafi przeszukać
Jak zamienić PDF-y, skany i arkusze w przeszukiwalny tekst: rozpoznanie typu pliku, ekstrakcja z zachowaniem układu, jakość OCR i czyste chunki dla bota od dokumentów.
Blog
Blog o RAG i asystentach AI
O RAG, asystentach AI i wyciąganiu konkretnych odpowiedzi z własnych dokumentów.
Kontrola dostępu w asystencie dokumentów: kto widzi który plik
Jak egzekwować uprawnienia w asystencie RAG: filtrowanie przy ingestii, w zapytaniu i po pobraniu oraz jak zapisać ACL jako metadane chunków.
RAG on-premise: co tracisz, a co zyskujesz
RAG on-premise trzyma dokumenty, indeks, embeddingi i inference wewnątrz twojej infrastruktury. Co tracisz na wyborze modelu, a co zyskujesz na kontroli.
Jak utrzymać aktualną bazę wiedzy bez etatowego redaktora
Jak utrzymać świeże dokumenty źródłowe asystenta odpowiadającego z bazy wiedzy bez zatrudniania etatowego redaktora: rozpoznawanie przeterminowanych treści, dane z użycia i rozłożenie pracy nad utrzymaniem.
Dlaczego asystent od dokumentów wciąż zmyśla i jak to ukrócić
Asystenci RAG zmyślają odpowiedzi wtedy, gdy najpierw zawiedzie wyszukiwanie. Jak chunking, metadane i kontrola cytowań powstrzymują konfabulację w pytaniach do dokumentów.
Jak sprawić, żeby asystent AI podawał dokumenty, z których korzystał
Wiarygodne cytowania biorą się z warstwy retrievalu, nie z modelu. Jak zaprojektować identyfikatory chunków, kotwice i format odpowiedzi, żeby asystent AI linkował do prawdziwych dokumentów.
Wyszukiwanie hybrydowe: slowa kluczowe plus embeddingi
Dlaczego samo wyszukiwanie wektorowe zawodzi na dokumentach firmowych, w czym BM25 nadal jest lepszy i jak wyszukiwanie hybrydowe łączy obie listy wyników w jedną.
Baza wektorowa czy zwykłe wyszukiwanie po słowach kluczowych: kiedy co wygrywa
Wyszukiwanie po słowach kluczowych trafia w dokładne identyfikatory, wektory radzą sobie z inną terminologią. Praktyczny przewodnik po wyborze metody retrievalu do projektu RAG.
Wybór modelu embeddingów do firmowej bazy wiedzy
Jak wybrać model embeddingów do firmowej bazy wiedzy: zacznij od własnego korpusu, porównaj hostowane API z wagami open weight i zmierz jakość wyszukiwania.
Zbuduj asystenta AI na własnych dokumentach
Ragable indeksuje Twoje pliki i odpowiada na ich podstawie, z odnośnikami do źródeł. Zacznij w SaaS albo postaw na własnej infrastrukturze.
Zacznij od 99 USD miesięcznie