Czy ChatGPT może znać Twoją firmę? O zastosowaniu systemów RAG w codziennej pracy

Wprowadzenie do systemów RAG

Wraz z rosnącą popularnością modeli językowych, takich jak ChatGPT, wiele firm zadaje sobie pytanie: jak sprawić, by te zaawansowane narzędzia mogły efektywnie korzystać z wiedzy specyficznej dla danej organizacji? Odpowiedzią na to wyzwanie są systemy typu Retrieval-Augmented Generation (RAG), które łączą możliwości generacyjne dużych modeli językowych z dostępem do zewnętrznych źródeł informacji.

W skrócie, RAG to podejście hybrydowe, które przed wygenerowaniem odpowiedzi odwołuje się do zewnętrznych danych, takich jak dokumentacja firmowa, bazy wiedzy, wewnętrzne procedury czy nawet prywatna korespondencja (jeśli została odpowiednio przetworzona). Zamiast polegać wyłącznie na tym, co model "wie" z momentu treningu, system RAG może dynamicznie pobrać istotne informacje z lokalnych lub zdalnych źródeł i dzięki temu generować trafniejsze, bardziej kontekstowe odpowiedzi.

Przykład? Standardowy model językowy może odpowiedzieć na pytanie „Jak działa polityka zwrotów?” w ogólny sposób. Jednak model wspierany przez RAG może sięgnąć do aktualnego regulaminu naszej firmy i wygenerować odpowiedź odpowiadającą rzeczywistej praktyce organizacji.

To czyni systemy RAG niezwykle atrakcyjnym rozwiązaniem dla firm, które chcą wykorzystać możliwości sztucznej inteligencji nie tylko w zakresie automatyzacji, ale także jako narzędzie wspierające pracowników wiedzą aktualną, precyzyjną i kontekstową.

W kolejnych krokach przyjrzymy się bliżej temu, dlaczego warto dostosowywać modele językowe do własnych danych, jak technicznie działa RAG oraz jakie dane można zintegrować z takim systemem.

Dlaczego warto dostosowywać modele językowe do własnych danych

Modele językowe, takie jak ChatGPT, posiadają imponującą wiedzę ogólną, ale nie mają dostępu do specyficznych informacji o Twojej firmie, takich jak wewnętrzne procedury, bazy wiedzy, produkty czy terminologia branżowa. Właśnie dlatego dostosowywanie tych modeli do własnych danych staje się kluczowe – pozwala uzyskać bardziej trafne, precyzyjne i użyteczne odpowiedzi w kontekście konkretnego środowiska biznesowego.

Personalizacja modelu językowego przynosi znaczące korzyści:

• Lepsze dopasowanie do kontekstu organizacji – model może rozumieć skróty, nazwy własne, typowe scenariusze czy unikalne procesy występujące w firmie.
• Zwiększenie efektywności pracy – pracownicy mogą szybciej uzyskać odpowiedzi na pytania związane z politykami firmy lub dokumentacją, bez przeszukiwania wielu źródeł.
• Poprawa jakości obsługi klienta – chatboty lub asystenci zasilani danymi firmowymi mogą oferować spersonalizowane i zgodne z polityką firmy odpowiedzi.
• Zachowanie bezpieczeństwa i zgodności – integrując własne dane, firma może kontrolować, z jakich źródeł korzysta model, unikając błędnych lub nieautoryzowanych informacji.

Dostosowanie modelu nie oznacza jego pełnego trenowania od zera – w praktyce najczęściej wykorzystuje się techniki takie jak uzupełnianie odpowiedzi o informacje pobierane z firmowych źródeł wiedzy (np. plików, baz danych), co pozwala zachować aktualność i kontekst bez zmiany podstawowego modelu. Takie podejście łączy elastyczność modeli językowych z precyzją danych specyficznych dla danej organizacji.

Jak działa Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Retrieval-Augmented Generation (RAG) to podejście, które łączy klasyczne generatywne modele językowe, takie jak ChatGPT, z mechanizmami wyszukiwania informacji w zewnętrznych źródłach danych. Dzięki temu model może generować bardziej trafne i aktualne odpowiedzi, uwzględniające konkretne informacje spoza jego pierwotnego treningu.

W tradycyjnym podejściu modele językowe opierają się wyłącznie na danych, na których zostały wytrenowane. RAG wprowadza nowy element — moduł wyszukiwania (retriever), który pozwala na przeszukiwanie określonej bazy wiedzy w czasie rzeczywistym. Następnie dane tekstowe znalezione przez ten moduł są przekazywane do modelu generatywnego (generatora), który formułuje odpowiedź, opierając się zarówno na kontekście pytania, jak i na odnalezionych treściach.

Dzięki takiemu podejściu możliwe jest np. zadanie pytania:

"Jakie są obecnie obowiązujące procedury w dziale HR mojej firmy?"

Model RAG najpierw wyszuka odpowiednie dokumenty (np. regulaminy, polityki wewnętrzne), a następnie wygeneruje odpowiedź na podstawie ich treści, pozostając w zgodzie z językiem naturalnym i kontekstem pytania. Jeśli chcesz lepiej zrozumieć, jak efektywnie wdrażać takie rozwiązania w praktyce, polecamy Kurs AI Sztuczna inteligencja i GPT w praktyce. Prompt Engineering.

Dalsze szczegóły dotyczące działania, typów danych i procesu implementacji przybliżymy w kolejnych sekcjach.

Rodzaje danych możliwych do integracji z modelem językowym

Systemy Retrieval-Augmented Generation (RAG) zyskują na popularności m.in. dzięki swojej elastyczności w zakresie źródeł danych, z których mogą korzystać. Integracja różnych typów danych pozwala modelom językowym, takim jak ChatGPT, działać w kontekście konkretnej organizacji i zastosowań biznesowych. Poniżej przedstawiamy główne kategorie danych, które można włączyć do systemu RAG, wraz z ich podstawowymi zastosowaniami.

• Dane tekstowe (strukturalne i niestrukturalne) – obejmują dokumenty Word, PDF, e-maile, notatki oraz pliki tekstowe. Idealne do przeszukiwania procedur, polityk firmowych, FAQ i dokumentacji technicznej.
• Bazy danych i dane tabelaryczne – dane z arkuszy Excel, SQL, czy hurtowni danych. Umożliwiają zadawanie pytań o konkretne liczby, zestawienia lub analizę trendów.
• Treści z intranetu i stron internetowych – np. blogi firmowe, strony pomocy technicznej czy wewnętrzne portale. Nadają się do aktualnej wiedzy firmowej i publikacji.
• Transkrypcje i zapisy rozmów – zarówno z call center, jak i spotkań zespołowych. Umożliwiają m.in. analizę problemów klientów czy decyzji projektowych.
• Pliki multimedialne z metadanymi – obrazy, nagrania audio i wideo wzbogacone o opisy, tagi lub transkrypcje. Pomagają w kontekście szkoleń, marketingu czy obsługi klienta.

Poniższa tabela pokazuje szybkie porównanie typów danych i przykładowych zastosowań:

Integrując różne źródła danych, firmy mogą dostarczyć modelom językowym kontekst niezbędny do generowania spersonalizowanych i trafnych odpowiedzi. Przykład prostego zapytania do modelu zintegrowanego z bazą wiedzy może wyglądać następująco:

"Jakie są procedury zgłoszenia nieobecności zgodnie z dokumentem HR_2023.pdf?"

Dzięki odpowiedniemu połączeniu danych z modelem językowym, takie zapytania stają się możliwe do obsłużenia w czasie rzeczywistym.

Proces implementacji systemu RAG w firmie

Wdrożenie systemu Retrieval-Augmented Generation (RAG) w środowisku firmowym wymaga kilku kluczowych etapów, które zapewniają, że model językowy będzie mógł skutecznie korzystać z danych specyficznych dla organizacji. Proces ten obejmuje zarówno aspekt techniczny, jak i organizacyjny, a jego celem jest umożliwienie modelowi generowania trafnych odpowiedzi w oparciu o aktualne i zaufane źródła informacji. Jeśli chcesz pogłębić wiedzę na temat praktycznego wdrażania takich systemów w kontekście regulacji prawnych i zastosowań biznesowych, sprawdź nasz Kurs AI i Data Act: zastosowanie, regulacje i praktyczne wykorzystanie w modelach generatywnych.

1. Określenie celów biznesowych

Pierwszym krokiem jest zdefiniowanie, w jakim obszarze firma chce wykorzystać system RAG. Może to być obsługa klienta, wsparcie techniczne, wewnętrzna baza wiedzy czy automatyzacja raportowania. Jasne określenie celu pomoże dobrać odpowiednie źródła danych oraz metody integracji.

2. Przygotowanie danych

System RAG opiera się na wyszukiwaniu i włączaniu zewnętrznych informacji do generowanej treści. Konieczne jest więc zebranie, uporządkowanie i przekształcenie danych firmowych do formatu, który będzie możliwy do przeszukiwania. Mogą to być dokumenty PDF, bazy danych, pliki tekstowe czy systemy CMS.

3. Wybór technologii i infrastruktury

Kluczową decyzją jest wybór narzędzi technologicznych, takich jak:

• Silnik wyszukiwania (np. Elasticsearch, Weaviate, FAISS)
• Model językowy (np. OpenAI GPT, LLaMA, Cohere)
• System orkiestracji (np. LangChain, Haystack)

W zależności od potrzeb, system może być wdrożony lokalnie (on-premise) lub w chmurze.

4. Budowa pipeline'u RAG

Pipeline RAG składa się z dwóch głównych komponentów:

• Retrieval – wyszukiwanie najtrafniejszych dokumentów na podstawie zapytania użytkownika
• Generation – generowanie odpowiedzi przez model językowy na podstawie znalezionych dokumentów

Prosty przykład integracji może wyglądać następująco:

from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.vectorstores import FAISS

retriever = FAISS.load_local("/sciezka/do/vektoryzacji").as_retriever()
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
    llm=ChatOpenAI(),
    retriever=retriever
)

odpowiedz = qa_chain.run("Jakie są procedury zamówień w naszej firmie?")

5. Testy i walidacja

Zanim system zostanie wdrożony na produkcję, należy go dokładnie przetestować – zarówno pod kątem poprawności odpowiedzi, jak i wydajności. Warto zaangażować użytkowników końcowych w proces testowania, by zebrać ich opinie i wykryć potencjalne luki w danych lub błędy interpretacyjne modelu.

6. Wdrożenie i monitorowanie

Po pomyślnym przetestowaniu, system może zostać wdrożony do użytku biznesowego. Należy jednak pamiętać o konieczności stałego monitorowania jakości odpowiedzi, aktualizacji danych źródłowych oraz dostosowywania parametrów w miarę zmieniających się potrzeb organizacji.

Ostatecznie, skuteczna implementacja systemu RAG zależy od ścisłej współpracy zespołów technicznych i biznesowych, a także od odpowiedniego dostosowania narzędzi do specyfiki danych i procesów w firmie.

Korzyści biznesowe z zastosowania RAG

Wdrożenie systemów Retrieval-Augmented Generation (RAG) w organizacji może przynieść szereg wymiernych korzyści biznesowych. Dzięki połączeniu możliwości dużych modeli językowych (LLM) z dostępem do firmowych danych, RAG umożliwia tworzenie inteligentnych rozwiązań, które znacząco zwiększają efektywność pracy i jakość decyzji biznesowych.

• Lepsze dopasowanie odpowiedzi do wewnętrznych informacji firmy – Systemy RAG potrafią odpowiadać na pytania bazując nie tylko na wiedzy ogólnej, ale także na aktualnych dokumentach, procedurach czy danych firmowych.
• Oszczędność czasu pracowników – Zamiast przeszukiwać ręcznie zasoby firmowe, pracownik może otrzymać precyzyjną odpowiedź w kilka sekund.
• Redukcja błędów operacyjnych – Automatyczne generowanie treści na podstawie zweryfikowanych danych ogranicza ryzyko pomyłek i niespójności informacyjnych.
• Szybszy onboarding nowych pracowników – Nowi członkowie zespołu mogą zadawać pytania systemowi RAG i uzyskiwać odpowiedzi kontekstowe bez konieczności przeszukiwania dokumentacji.
• Wzrost konkurencyjności – Firmy, które potrafią szybciej analizować dane i podejmować trafniejsze decyzje, zyskują przewagę na rynku.

Korzyści te można zilustrować prostym porównaniem możliwości tradycyjnych modeli językowych (LLM) i systemów RAG:

Dla firm, które posiadają duże zbiory uporządkowanej wiedzy – jak bazy wiedzy, dokumentacja, raporty czy zapisy spotkań – systemy RAG stanowią sposób na ich efektywne wykorzystanie w codziennej pracy operacyjnej.

Przykład użycia systemu RAG w analizie zapytań może wyglądać następująco:

user_query = "Jakie są limity fakturowania w projekcie Alfa?"
retrieved_docs = vector_database.search(user_query)
response = llm.generate_answer(documents=retrieved_docs, query=user_query)
print(response)

W powyższym przykładzie model językowy korzysta z wyników wyszukiwania w wewnętrznej bazie wiedzy, dzięki czemu odpowiedź jest nie tylko językowo poprawna – ale również zgodna z polityką i aktualnymi danymi firmy.

Przykłady zastosowań RAG w różnych branżach

Systemy Retrieval-Augmented Generation (RAG) znajdują zastosowanie w wielu sektorach, wspierając codzienną pracę zespołów poprzez dostarczanie precyzyjnych, kontekstowych odpowiedzi opartych na firmowych danych. Poniżej przedstawiamy kilka przykładów wykorzystania tej technologii w różnych branżach:

• Finanse: Banki i instytucje finansowe wykorzystują RAG do wspierania zespołów obsługi klienta, generowania raportów zgodnych z przepisami czy analizy dokumentów KYC, bazując na wewnętrznych bazach wiedzy i regulacjach prawnych.
• Farmacja i medycyna: Firmy farmaceutyczne stosują RAG do przeszukiwania dokumentacji badań klinicznych lub interpretacji najnowszych wyników badań w kontekście własnych produktów i procedur.
• Prawo: Kancelarie prawne i działy compliance wdrażają RAG do szybkiego wyszukiwania precedensów, analizowania aktów prawnych i odpowiadania na pytania klientów w oparciu o aktualne przepisy oraz wewnętrzne analizy.
• Produkcja i przemysł: W przemyśle RAG pomaga w dostępie do dokumentacji technicznej maszyn, instrukcji serwisowych czy danych z systemów ERP, ułatwiając wsparcie techniczne i zarządzanie wiedzą operacyjną.
• E-commerce i retail: Firmy handlu detalicznego używają RAG do obsługi zapytań klientów, przeszukiwania katalogów produktów, rekomendacji zakupowych na podstawie opisów technicznych i historii zakupów.
• Edukacja i szkolenia: Instytucje edukacyjne mogą zintegrować RAG z platformami e-learningowymi, umożliwiając studentom zadawanie pytań na podstawie materiałów dydaktycznych i otrzymywanie szybkich, trafnych odpowiedzi.

Choć każdy sektor wykorzystuje RAG na swój sposób, wspólnym mianownikiem jest potrzeba szybkiego dostępu do aktualnych, kontekstowo trafnych informacji osadzonych w zasobach konkretnej organizacji.

Wyzwania i najlepsze praktyki przy wdrażaniu RAG

Systemy Retrieval-Augmented Generation (RAG) oferują duży potencjał w zakresie dostarczania precyzyjnych i dostosowanych odpowiedzi w oparciu o firmowe dane. Jednak ich implementacja wiąże się z szeregiem wyzwań, zarówno technicznych, jak i organizacyjnych. Zrozumienie tych barier oraz stosowanie sprawdzonych praktyk może znacząco zwiększyć powodzenie projektu.

Najczęstsze wyzwania

• Dostępność i jakość danych: Skuteczność systemu RAG zależy od jakości i struktury danych źródłowych. Niejednorodne formaty, niepełne informacje czy brak ustandaryzowanej terminologii mogą znacząco wpłynąć na jakość generowanych odpowiedzi.
• Wydajność wyszukiwania: Kluczowym elementem RAG jest szybkie i trafne wyszukiwanie informacji. Wyzwania pojawiają się przy dużych zbiorach danych, gdzie indeksacja i optymalizacja zapytań odgrywają kluczową rolę.
• Bezpieczeństwo i prywatność: Integracja danych firmowych z modelem wiąże się z ryzykiem ujawnienia wrażliwych informacji. Ochrona danych zgodnie z regulacjami (np. RODO) i wdrożenie odpowiednich protokołów bezpieczeństwa są niezbędne.
• Utrzymanie aktualności danych: Modele językowe nie uczą się dynamicznie z nowych treści. Trzeba więc zadbać o procesy automatycznej aktualizacji indeksów i repozytoriów wiedzy.
• Brak kompetencji technicznych: Wdrożenie RAG wymaga wiedzy z zakresu NLP, baz danych i integracji systemów. Firmy często muszą zainwestować w rozwój kompetencji lub skorzystać z pomocy zewnętrznych specjalistów.

Sprawdzone praktyki

• Przygotowanie danych: Staranna selekcja, czyszczenie i strukturyzacja danych to fundament skutecznego systemu. Warto wdrożyć procedury walidacji i klasyfikacji treści jeszcze przed etapem integracji.
• Wybór odpowiednich narzędzi: Istnieje wiele bibliotek i frameworków wspierających RAG. Ważne jest, by dobrać narzędzia dostosowane do skali projektu i kompetencji zespołu (np. LangChain, Haystack, Elasticsearch).
• Monitorowanie i testowanie: System RAG powinien być regularnie oceniany pod kątem jakości odpowiedzi. Testy A/B, feedback od użytkowników i automatyczne metryki (np. Top-k accuracy) pomagają utrzymać wysoką efektywność.
• Bezpieczna architektura: Wdrożenie warstw bezpieczeństwa, takich jak autoryzacja, szyfrowanie danych i kontrola dostępu, jest nieodzowne w środowisku korporacyjnym.
• Iteracyjne podejście: Zamiast wdrażać pełen system od razu, zaleca się rozpoczęcie od prototypu i stopniowe rozszerzanie funkcjonalności na podstawie realnych potrzeb użytkowników.

Odpowiednie podejście do wyzwań i zastosowanie dobrych praktyk czyni z RAG nie tylko technologiczną ciekawostkę, ale realne wsparcie dla codziennej pracy zespołów i procesów biznesowych.

Logika przepływów w Power Automate – warunki, zmienne i pętle w praktyce 16 czerwca 2024

Jak mierzyć efektywność zespołu z perspektywy psychologicznej: wskaźniki, modele, pułapki 14 czerwca 2024