Vi bygger RAG-løsninger som gjør virksomhetens dokumenter, rutiner og kunnskapskilder søkbare og anvendelige gjennom språkmodeller. Det gir mer presise svar, bedre sporbarhet og tryggere bruk av AI i oppgaver der riktig informasjon er avgjørende.
RAG er en effektiv tilnærming når ansatte eller brukere trenger raske og pålitelige svar basert på virksomhetens egne kilder. XLENT utvikler kunnskapsløsninger som kombinerer språkmodeller med semantisk søk, vektordatabaser og tydelig kildegrunnlag. For virksomheter med strenge krav til informasjonssikkerhet kan løsningene driftes lokalt eller i lukkede miljøer, slik at sensitive data aldri forlater virksomhetens egen infrastruktur. Målet er at brukeren skal få relevante svar som kan spores tilbake til dokumentasjon, ikke generiske formuleringer uten forankring.
Vi starter alltid med å forstå kildene og informasjonsbehovet. Det innebærer blant annet strukturering av dokumenter og/eller andre inputdata, vurdering av metadata, valg av søkestrategi og oppsett av pipelines for embeddings, rangering og filtrering. Der informasjonen har komplekse innbyrdes sammenhenger - for eksempel mellom personer, avtaler, systemer eller regelverk - supplerer vi med grafdatabaser som gjør disse relasjonene eksplisitt søkbare og kombinerbare med semantisk søk. På den måten sikrer vi at løsningen finner frem til riktig innhold, også når spørsmålene er korte, utydelige eller stilt i naturlig språk.
RAG-løsninger må også evalueres og forbedres systematisk. Derfor arbeider vi med måling av relevans, kvalitet og robusthet, samt logging og monitorering som gjør det mulig å lære av faktisk bruk. Resultatet er kunnskapsløsninger som kan brukes i produksjon og videreutvikles over tid.
Semantisk søk og kunnskapsassistenter med kildehenvisning
Dokument- og policyassistenter for intern bruk
Integrasjon mot SharePoint, Teams, databaser og andre kunnskapskilder
Evaluering, observerbarhet og kontinuerlig forbedring av svarkvalitet
Retrieval-augmented generation (RAG) er en teknikk som gjør det mulig for en språkmodell å nyttiggjøre seg eksisterende data i en virksomhet (dokumentarkiv, bildearkiv og liknende). Det betyr at språkmodellen kan bruke domene-spesifikk og oppdatert informasjon som ikke var tilgjengelig i de opprinnelige treningsdataene.
Kort oppsummert: En RAG gjør at du kan prate med arkivet ditt.