RAG-system for norske bedrifter

Et RAG-system (Retrieval-Augmented Generation) kobler en språkmodell til bedriftens egne dokumenter og data. I stedet for å svare basert på modellens trening, henter systemet relevante utdrag fra dine kilder og bruker dem til å formulere svaret, alltid med kildehenvisning. Resultatet er svar som er grunnet i bedriftens faktiske innhold, ikke i modellens generelle antakelser.

Hva RAG løser

Standard språkmodeller vet hva internett inneholdt da de ble trent, ikke hva din bedrift gjør, dine policyer, dine produktmanualer eller hvilken kunde som ringte i går. Et RAG-system fyller dette gapet ved å eksponere interne kilder for modellen i sanntid.

Hva vi bygger

• Vektorindeksering av all relevant dokumentasjon, kontinuerlig oppdatert når kildene endres
• Hybrid søk (vektor + keyword) for at både "nøyaktig begrep" og "omtrentlig betydning" treffer
• Norsk språkstøtte med embeddings som takler bokmål og nynorsk på likt nivå
• Kildeattribusjon i hvert svar, brukeren ser hvilket dokument påstanden stammer fra
• GDPR-forsvarlig arkitektur: data forblir i EU, ingen trening på dine data, full auditlogg

Typiske use-cases

Intern kunnskapsbase for nye ansatte. Støttesenter som svarer på produktspørsmål fra manualer og FAQ. Salgsagenter som får rask tilgang til prishistorikk og kontraktsvilkår. Juridiske team som søker i avtaler og korrespondanse.

Vi drifter løsningen kontinuerlig, inkludert reindeksering, modelloppgraderinger og evaluering av svar-kvalitet.