Prywatne systemy AI wykorzystujące wiedzę i dane organizacji
PROJEKTUJĘ ROZWIĄZANIA RAG ORAZ AGENT AI ZINTEGROWANE Z DOKUMENTACJĄ, SQL SERVER, PLIKAMI FIRMOWYMI ORAZ SYSTEMAMI WEWNĘTRZNYMI.
LISTA KORZYŚCI:
✔ błyskawiczne wyszukiwanie wiedzy firmowej
✔ odpowiedzi oparte na własnych dokumentach
✔ integracja z SQL Server
✔ pełna kontrola nad danymi
✔ automatyzacja procesów biznesowych
✔ brak konieczności ręcznego przeszukiwania dokumentacji.
LISTA KORZYŚCI:
✔ błyskawiczne wyszukiwanie wiedzy firmowej
✔ odpowiedzi oparte na własnych dokumentach
✔ integracja z SQL Server
✔ pełna kontrola nad danymi
✔ automatyzacja procesów biznesowych
✔ brak konieczności ręcznego przeszukiwania dokumentacji.
Z jakimi problemami zgłaszają się firmy?
🚩 Dokumentacja jest rozproszona
🚩 Pracownicy tracą czas na szukanie informacji
🚩 Wiedza znajduje się tylko w głowach ekspertów
🚩 Nowi pracownicy długo się wdrażają
🚩 Dane są w wielu systemach
🚩 Brakuje centralnego źródła wiedzy
🚩 Kluczowe informacje trudno odnaleźć
🚩 Zarząd nie ma szybkiego dostępu do danych.
🚩 Pracownicy tracą czas na szukanie informacji
🚩 Wiedza znajduje się tylko w głowach ekspertów
🚩 Nowi pracownicy długo się wdrażają
🚩 Dane są w wielu systemach
🚩 Brakuje centralnego źródła wiedzy
🚩 Kluczowe informacje trudno odnaleźć
🚩 Zarząd nie ma szybkiego dostępu do danych.
Jakie rozwiązania wdrażam?
WEWNĘTRZNY
CHATGPT
DOKUMENTY • WIEDZA FIRMOWA
AI
RAG
ODPOWIEDZI NA PODSTAWIE DOKUMENTÓW
SQL
AGENT
ZAPYTANIA DO BAZY W JĘZYKU NATURALNYM
KNOWLEDGE
BASE
CENTRALNA BAZA WIEDZY
AGENT
AI
AUTOMATYZACJA PROCESÓW
INTEGRACJE
ENTERPRISE
ERP • CRM • SQL SERVER
Co zyskuje organizacja?
✔ krótszy czas wyszukiwania informacji
✔ szybsze wdrażanie nowych pracowników
✔ mniejsze uzależnienie od pojedynczych ekspertów
✔ większa produktywność zespołów
✔ lepsze wykorzystanie danych firmowych
✔ centralizacja wiedzy organizacyjnej
✔ automatyzacja powtarzalnych zadań.
✔ szybsze wdrażanie nowych pracowników
✔ mniejsze uzależnienie od pojedynczych ekspertów
✔ większa produktywność zespołów
✔ lepsze wykorzystanie danych firmowych
✔ centralizacja wiedzy organizacyjnej
✔ automatyzacja powtarzalnych zadań.
Przykładowe scenariusze zastosowania:
Dział prawny →
AI przeszukuje umowy.
Dział sprzedaży → AI odpowiada na pytania dotyczące ofert.
Helpdesk → AI wspiera pracowników.
Zarząd → AI analizuje dane biznesowe.
Dział IT → AI odpowiada na pytania dotyczące dokumentacji technicznej.
Dział HR → AI pomaga w onboardingu.
Dział sprzedaży → AI odpowiada na pytania dotyczące ofert.
Helpdesk → AI wspiera pracowników.
Zarząd → AI analizuje dane biznesowe.
Dział IT → AI odpowiada na pytania dotyczące dokumentacji technicznej.
Dział HR → AI pomaga w onboardingu.
Jak wygląda wdrożenie?
Case 1 - Wewnętrzny ChatGPT dla dokumentacji
➡️ EFEKT:
→ odpowiedź w kilka sekund zamiast godzin
→ brak konieczności ręcznego przeszukiwania 5000 dokumentów
→ szybszy dostęp do wiedzy organizacyjnej
➡️ PROBLEM:
→ ponad 5000 rozproszonych dokumentów i procedur
➡️ ROZWIĄZANIE:
→ RAG - generacja odpowiedzi wzbogacona o wyszukiwanie
→ brak konieczności ręcznego przeszukiwania 5000 dokumentów
→ szybszy dostęp do wiedzy organizacyjnej
➡️ PROBLEM:
➡️ ROZWIĄZANIE:
Case 2 - SQL Agent
➡️ EFEKT:
→ analiza danych bez znajomości SQL
→ skrócenie czasu przygotowania raportów
→ szybsze podejmowanie decyzji biznesowych
➡️ PROBLEM:
→ analitycy nie znają ani bazy danych ani SQL'a
➡️ ROZWIĄZANIE:
→ AI generuje zapytania, uruchamia i daje odpowiedź
→ skrócenie czasu przygotowania raportów
→ szybsze podejmowanie decyzji biznesowych
➡️ PROBLEM:
➡️ ROZWIĄZANIE:
Case 3 - Knowledge Base
➡️ EFEKT:
→ krótszy onboarding nowych pracowników
→ centralizacja wiedzy organizacyjnej
→ mniejsze uzależnienie od ekspertów
➡️ PROBLEM:
→ wiedza znajduje się w wielu systemach, dokumentach i głowach ekspertów
➡️ ROZWIĄZANIE:
→ centralny system wiedzy
→ centralizacja wiedzy organizacyjnej
→ mniejsze uzależnienie od ekspertów
➡️ PROBLEM:
➡️ ROZWIĄZANIE:
Jakie technologie m.in. wykorzystuję?
✔ LLM: Llama
✔ Vector Databases: FAISS
✔ SQL Server: T-SQL
✔ Integracje: ERP, CRM, API
✔ Vector Databases: FAISS
✔ SQL Server: T-SQL
✔ Integracje: ERP, CRM, API
Dlaczego warto mi zaufać?
2008
Od tego roku jestem w branży IT aż do dzisiaj
174
Zrealizowanych projektów komercyjnych
2000
Godzin przeprowadzonych szkoleń
11
Programistów w zarządzanym zespole IT
✔ Jestem deweloperem w branży IT od 2008 roku w zakresie systemów bazodanowych.
✔ W swojej karierze zrealizowałem już setki profesjonalnych projektów dla wielu firm w Polsce.
✔ Doszedłem od zera do stanowiska menedżerskiego zarządzając zespołem 11 programistów.
✔ Od 2018 roku jestem także trenerem i prowadzę szkolenia zarówno online jak i stacjonarne dla osób indywidualnych jak również dla firm i korporacji.
F A Q
1. Czy dane opuszczają organizację?
To zależy od wybranego modelu wdrożenia.
System może korzystać zarówno z modeli dostępnych w chmurze, jak również działać całkowicie w infrastrukturze Klienta.
W przypadku rozwiązań on-premise dane pozostają wewnątrz organizacji i nie są przekazywane do zewnętrznych usług.
Architektura rozwiązania jest każdorazowo dobierana do wymagań bezpieczeństwa i polityki organizacji.
2. Czy system może działać lokalnie?
Tak.
Rozwiązania mogą być uruchamiane zarówno w środowisku lokalnym (on-premise), jak i w chmurze prywatnej lub publicznej.
W wielu organizacjach wykorzystujących dane wrażliwe lub objęte regulacjami wdrażane są rozwiązania działające wyłącznie wewnątrz infrastruktury Klienta.
3. Czy można połączyć AI z SQL Server?
Tak.
System może pobierać informacje bezpośrednio z baz danych SQL Server i umożliwiać zadawanie pytań w języku naturalnym.
Przykładowo użytkownik może zapytać: „Jaka była sprzedaż w ostatnim kwartale?” lub „Pokaż 10 największych klientów z ostatnich 12 miesięcy.” a system sam wygeneruje odpowiednie zapytanie i przedstawi wynik.
4. Czy można wykorzystać własne dokumenty?
Tak.
System może wykorzystywać dokumentację firmową jako źródło wiedzy i odpowiadać na pytania na podstawie jej zawartości.
Dzięki temu pracownicy mogą szybko odnajdywać informacje bez konieczności ręcznego przeszukiwania wielu katalogów, plików i repozytoriów.
5. Jakie formaty dokumentów są obsługiwane?
Najczęściej wykorzystywane są:
• PDF
• DOCX (Microsoft Word)
• XLSX (Microsoft Excel)
• PPTX (PowerPoint)
• TXT
• CSV
• HTML
• dokumentacja techniczna
• bazy wiedzy
• pliki eksportowane z systemów biznesowych.
Dokładny zakres źródeł danych ustalany jest podczas analizy przedwdrożeniowej.
6. Ile trwa wdrożenie?
Czas realizacji zależy od zakresu projektu.
Prosty Proof of Concept (PoC) może powstać w ciągu kilku dni lub tygodni.
Pełne wdrożenie obejmujące integracje z dokumentacją, SQL Server, ERP lub CRM zazwyczaj realizowane jest w okresie od kilku tygodni do kilku miesięcy.
Po analizie potrzeb przygotowywany jest indywidualny harmonogram projektu.
7. Czy można zacząć od PoC?
Tak.
W wielu przypadkach jest to najlepsze rozwiązanie.
PoC (Proof of Concept) pozwala zweryfikować realną wartość biznesową rozwiązania jeszcze przed rozpoczęciem pełnego wdrożenia.
Dzięki temu organizacja może ocenić potencjalne korzyści, wymagania techniczne oraz możliwe kierunki dalszego rozwoju systemu.
8. Czy możliwa jest integracja z ERP?
System może integrować się z ERP, CRM, SQL Server, hurtowniami danych, systemami obiegu dokumentów oraz innymi aplikacjami wykorzystywanymi w organizacji.
Zakres integracji zależy od dostępnych interfejsów, API oraz wymagań biznesowych projektu.
To zależy od wybranego modelu wdrożenia.
System może korzystać zarówno z modeli dostępnych w chmurze, jak również działać całkowicie w infrastrukturze Klienta.
W przypadku rozwiązań on-premise dane pozostają wewnątrz organizacji i nie są przekazywane do zewnętrznych usług.
Architektura rozwiązania jest każdorazowo dobierana do wymagań bezpieczeństwa i polityki organizacji.
2. Czy system może działać lokalnie?
Tak.
Rozwiązania mogą być uruchamiane zarówno w środowisku lokalnym (on-premise), jak i w chmurze prywatnej lub publicznej.
W wielu organizacjach wykorzystujących dane wrażliwe lub objęte regulacjami wdrażane są rozwiązania działające wyłącznie wewnątrz infrastruktury Klienta.
3. Czy można połączyć AI z SQL Server?
Tak.
System może pobierać informacje bezpośrednio z baz danych SQL Server i umożliwiać zadawanie pytań w języku naturalnym.
Przykładowo użytkownik może zapytać: „Jaka była sprzedaż w ostatnim kwartale?” lub „Pokaż 10 największych klientów z ostatnich 12 miesięcy.” a system sam wygeneruje odpowiednie zapytanie i przedstawi wynik.
4. Czy można wykorzystać własne dokumenty?
Tak.
System może wykorzystywać dokumentację firmową jako źródło wiedzy i odpowiadać na pytania na podstawie jej zawartości.
Dzięki temu pracownicy mogą szybko odnajdywać informacje bez konieczności ręcznego przeszukiwania wielu katalogów, plików i repozytoriów.
5. Jakie formaty dokumentów są obsługiwane?
Najczęściej wykorzystywane są:
• DOCX (Microsoft Word)
• XLSX (Microsoft Excel)
• PPTX (PowerPoint)
• TXT
• CSV
• HTML
• dokumentacja techniczna
• bazy wiedzy
• pliki eksportowane z systemów biznesowych.
Dokładny zakres źródeł danych ustalany jest podczas analizy przedwdrożeniowej.
6. Ile trwa wdrożenie?
Czas realizacji zależy od zakresu projektu.
Prosty Proof of Concept (PoC) może powstać w ciągu kilku dni lub tygodni.
Pełne wdrożenie obejmujące integracje z dokumentacją, SQL Server, ERP lub CRM zazwyczaj realizowane jest w okresie od kilku tygodni do kilku miesięcy.
Po analizie potrzeb przygotowywany jest indywidualny harmonogram projektu.
7. Czy można zacząć od PoC?
Tak.
W wielu przypadkach jest to najlepsze rozwiązanie.
PoC (Proof of Concept) pozwala zweryfikować realną wartość biznesową rozwiązania jeszcze przed rozpoczęciem pełnego wdrożenia.
Dzięki temu organizacja może ocenić potencjalne korzyści, wymagania techniczne oraz możliwe kierunki dalszego rozwoju systemu.
8. Czy możliwa jest integracja z ERP?
System może integrować się z ERP, CRM, SQL Server, hurtowniami danych, systemami obiegu dokumentów oraz innymi aplikacjami wykorzystywanymi w organizacji.
Zakres integracji zależy od dostępnych interfejsów, API oraz wymagań biznesowych projektu.
Podczas bezpłatnej rozmowy przeanalizujemy:
✔ źródła danych
✔ dokumentację
✔ potencjalne zastosowania AI
✔ możliwe korzyści biznesowe
✔ architekturę rozwiązania