AI-assistent med Dine egne virksomhedsdata
CodeGuides udvikler AI-chatbots, der tilgår dine egne dokumenter, vidensbaser og datakilder, med konfigurerbare adgangsrettigheder, tilskrivning og integration i dit systemmiljø.
- RAG-arkitektur: svar fra vores egne dokumenter og kilder
- Konfigurerbare adgangsrettigheder og datadeling
- Integration i eksisterende webapps, intranet og værktøjer
Bring specifikke krav, og vi vil tjekke datasituationen og integrationsmulighederne.
- RAG-arkitektur med egne data
- Kilde pr. svar
- Adgangsrettigheder kan konfigureres
- Integration i dine systemer
Sådan ser en produktiv AI-chatbot ud med sine egne virksomhedsdata
Udvalgte projekter og kunder
Hvorfor simple chatbots ikke nok
En AI-chatbot uden forbindelse til dine egne data vil ikke besvare virksomhedsspecifikke spørgsmål.
Standard FAQ bot
Foruddefinerede svar på kendte spørgsmål
AI chatbot med RAG
Svar fra vores egne dokumenter og datakilder
ChatGPT og Co. kender ingen interne manualer, produktdata eller virksomhedsspecifikke regler.
Fuldtekstsøgning returnerer hits, ikke svar, medarbejderne skal selv læse og fortolke.
Uden at citere kilden, er det svært at kontrollere, om svaret er korrekt, hvilket bremser produktiv brug.
Uden et konfigureret adgangskoncept kan interne data utilsigtet blive tilgængelige for alle brugere.
En isoleret chatbot er til lidt hjælp, den skal være tilgængelig, hvor arbejdet foregår.
AI uden verificeret database opfinder svar, RAG besvarer kun, hvad der er i godkendte kilder.
En AI-chatbot, der kender dit eget indhold og besvarer forståeligt.
CodeGuides udvikler AI-assistenter med RAG-arkitektur: svar baseret på dine delte dokumenter, med kildeoplysninger og konfigurerbare adgangsrettigheder.
Sådan fungerer RAG, Genfinding-Augmented Generation
RAG er arkitekturen, der muliggør AI-chatbots med deres egne virksomhedsdata. Sådan fungerer en anmodning:
Brugerspørgsmål
Brugeren stiller gratis spørgsmål i chatbotten
Vektorsøgning
Semantisk søgning i indekserede kilder
Genkald passager
Relevante tekstafsnit fra godkendte kilder
LLM formuleret
AI genererer svar fra hentede passager
Svar + kilder
Svar med kilder, gennemsigtigt og verificerbart
Datakilder
Hvilke datakilder kan AI-chatbotten bruge?
AI-assistenten opretter forbindelse til de datakilder, du deler, struktureret, indekseret og med konfigurerbare adgangsrettigheder.
Dokumenter
Vidensbase
Systemer og API'er
AI chatbot
RAG-arkitektur
Adgangsrettigheder kan konfigureres
Web og intranet
Softwareprodukter
Kommunikation
Hvad AI-chatbots er til kan bruges produktivt
Konkrete use cases, der er teknisk gennemførlige og økonomisk fornuftige.
Intern vidensassistent
Medarbejdere bruger timer på at søge i manualer, retningslinjer og gamle projektdokumenter.
RAG-baseret AI-assistent på intranettet med konfigurerede dokumentkilder, adgangsrettigheder pr. team og kildehenvisning.
- Hurtigere informationssøgning
- Færre interne forespørgsler
Produktdataassistent til salg
Salgsteams søger manuelt efter teknisk produktinformation, specifikationer og kompatibilitet i PDF'er og interne systemer.
AI-assistent med adgang til produktkataloger, datablade og teknisk dokumentation, med præcise svar og kildehenvisning.
- Hurtigere tilbudsbehandling
- Færre forespørgsler til den tekniske afdeling
Kundesupportassistent
Indkommende kundeforespørgsler behandles manuelt. Standardspørgsmål om produkter, leveringstider og service binder kapaciteten.
AI-assistent på hjemmesiden eller i kundeportalen besvarer standardspørgsmål baseret på frigivet produktinformation og FAQ.
- Mindre manuelle standardanmodninger
- 24/7 tilgængelighed for almindelige spørgsmål
Compliance and Policy Wizard
Medarbejdere spørger regelmæssigt om interne retningslinjer, overholdelseskrav og juridiske krav.
Intern chatbot med adgang til aktuelle retningslinjer, manualer og overholdelsesdokumenter med versionerede kildehenvisninger.
- Hurtigere svar på politiske spørgsmål
- Altid aktuel informationsbase
Support Team Assistant
Supportagenter søger manuelt efter svar i dokumentationen og omformulerer standardsvar hver gang.
Intern assistent giver kontekstuelle svarforslag til agenter baseret på frigivne produktdata og historiske billetter.
- Hurtigere billetbehandling
- Mere ensartet svarkvalitet
Onboarding-assistent for nye medarbejdere
Nye medarbejdere har mange spørgsmål om processer, værktøjer og interne procedurer og binder derved kapaciteten i erfarne teams.
AI-assistent med adgang til onboarding-dokumentation, ofte stillede spørgsmål og procesvejledninger, tilgængelig 24/7.
- Færre onboarding-forespørgsler
- Hurtigere onboarding
Har du en specifik use case? Vi kontrollerer datasituationen og teknisk gennemførlighed.
Sådan udvikler vi din AI chatbot
Fra datasituationen til den produktive chatbot, struktureret og uden lang leveringstid.
Afklar brugssag og mål
Hvilke spørgsmål skal chatbotten besvare? Hvem er brugerne? Hvad er den konkrete merværdi?
Tjek datakilder
Hvilke dokumenter og systemer er på plads? Vurder kvalitet, format og tilgængelighed.
RAG koncept og arkitektur
Specificer indlejringsmodel, vektordatabase, adgangskoncept, integration og databeskyttelsesarkitektur.
Udvikle prototype
MVP med begrænset dataområde. Du tester med rigtige spørgsmål og rigtige brugere.
Test svarkvalitet
Systematisk test med rigtige spørgsmål, optimer kildedækningen og svarnøjagtighed.
Integrer og ekspander produktivt
Integration i dit systemmiljø. Overvågning, feedback loop og udvidelse af yderligere datakilder.
Hvorfor CodeGuides til din AI chatbot
En AI-chatbot er mere end en sprogmodel. Det har brug for ren backend-infrastruktur, datapipelines og adgangskoncepter.
Backend og datapipeline
Dokumentimport, indeksering, indlejring og vektordatabase, vi bygger hele infrastrukturen bag chatbotten.
Adgangsrettigheder og rollekoncept
Finmaskede adgangsbegreber: Hvilken gruppe brugere ser hvilke dokumentkilder, der passer til din organisationsstruktur.
Systemintegration
Chatbotten skal være tilgængelig, hvor dine medarbejdere arbejder: intranet, webapp, CRM eller som API.
Kilder og gennemsigtighed
Hvert svar viser, hvilken kilde det kommer fra. Dette skaber tillid og gør fejl genkendelige.
Databeskyttelse ved design
Datalagring mulig i Tyskland eller EU. Databeskyttelse tages i betragtning arkitektonisk fra starten.
Overvågning og kvalitetssikring
Logføring, feedbackmekanismer og overvågning af responskvalitet for produktive operationer.
En AI-chatbot er ikke et plug-and-play-produkt. Den afgørende forskel ligger i den rene datapipeline, det gennemtænkte adgangskoncept og integrationen i selve arbejdsmiljøet, som netop er vores styrke som softwareudviklingspartner.
Hvem er en individuel for AI chatbot nyttig?
En individuel AI-chatbot med sine egne data giver mening, når generiske AI-værktøjer ikke kan få adgang til dit indhold.
Godt egnet
- Virksomheder med mange interne dokumenter, manualer eller produktdata
- Team med hyppigt tilbagevendende informationsanmodninger
- Supportteams, der arbejder med omfattende dokumentation
- SaaS-udbydere, der ønsker at integrere en assistent i deres produkt
- Virksomheder med klare krav til adgangsrettigheder og databeskyttelse
Mindre egnet
- Virksomheder uden digitaliserede dokumentlagre
- Meget små mængder dokumenter, der også kunne kortlægges som en simpel søgning
- Uden intern kontaktperson til dokumentvedligeholdelse og datavedligeholdelse
Usikker? I den indledende konsultation tjekker vi, om og hvordan en chatbot giver mening for din use case.
More AI-ydelser fra CodeGuides
AI-chatbotten er en byggeklods, her er andre AI-tilbud fra CodeGuides.
AI-bureauoversigt
Alle AI-værktøjer fra CodeGuides på et øjeblik, fra rådgivning til produktiv implementering.
Lad os bare sigeChatGPT & OpenAI integration
Integrer ChatGPT og OpenAI API i eksisterende software, inklusive open source-modeller.
Lad os bare sigeAI-automatisering
Automatiser manuelle processer med AI: dokumenter, e-mails, billetter og arbejdsgange.
Lad os bare sigeAI-rådgivning til virksomheder
Brug case-analyse og teknisk gennemførlighedstjek før udvikling.
Lad os bare sigeAI-procesautomatisering
Konkrete use cases og erfaringer for mellemstore virksomheder.
Lad os bare sigeSoftwareudvikling
Individuel software- og webapp-udvikling som grundlag for AI-integration.
Lad os bare sigeKlar til at udvikle en AI-chatbot med dine egne data?
Vi tjekker din datasituation, afklarer adgangsrettigheder og integrationsmuligheder og giver en ærlig vurdering af gennemførligheden.
Ofte stillede spørgsmål om AI chatbot
Hvad er en RAG-chatbot?
RAG står for Retrieval-Augmented Generation. Med RAG søger chatbotten først i delte dokumenter og datakilder og bruger den information, den finder, som kontekst for sit svar. Det betyder, at den besvarer spørgsmål baseret på dit eget virksomhedsindhold, ikke kun baseret på generel AI-træning.
Hvor meget koster det at udvikle en AI-chatbot?
Den første MVP med RAG-arkitektur og det samme dokument koster typisk 15.000 og 45.000 euro, afhængigt af datavolumen, med det komplette sæt og system til binding. Jeg vil gerne give dig en konkret konsultation.
Hvilke dokumenter kan AI chatbot bruge?
PDF'er, Word-dokumenter, Markdown, HTML-sider, strukturerede databaser og systemer forbundet via grænseflader. Vi udvikler dokumentpipeline, så den passer til din database.
Kan en AI-chatbot implementeres på en GDPR-kompatibel måde?
Ja. Vi udvikler med en databeskyttelsesorienteret arkitektur: datalagring i Tyskland eller EU, klare adgangsrettigheder, ingen afsendelse af interne data til eksterne tjenester uden et juridisk grundlag. Vi anbefaler yderligere juridisk undersøgelse.
Kan chatbotten integreres i vores eksisterende software?
Ja. Vi integrerer AI-assistenten i webapps, intranet, CRM-systemer eller leverer den som en API. Integration er en central del af udviklingen.
Hvad sker der, hvis chatbotten ikke finder et svar?
Chatbotten siger tydeligt, at den ikke kan finde en passende kilde til dette spørgsmål i de delte dokumenter i stedet for at opfinde et svar. Gennemsigtighed er et kerneelement i RAG-tilgangen.
Hvordan kontrolleres adgangsrettigheder?
Vi udvikler adgangskoncepter, definerer hvilke brugerområder eller teams der har adgang til hvilke papirkilder. Ingen bruger er lige i slutningen af den godkendte.
Kan vi starte og derefter udvide?
Ja, vi anbefaler en MVP med et begrænset dataområde. Efter dokumenteret drift kan yderligere kilder, integrationer og brugerområder tilføjes.
Har vi brug for vores egen AI-infrastruktur?
Nr. Hvis du ikke ønsker at bygge din egen infrastruktur, kan du også bruge eksisterende AI-tjenester (OpenAI, Azure OpenAI), og vi bygger infrastrukturen op omkring dem. Vektordatabase, dokumentpipeline og backend er udviklet af os. Vær opmærksom på databeskyttelsesreglerne.
CodeGuides er et app- og AI-bureau fra Tyskland til Flutter-apps, tilpasset software, AI-automatisering og lokal AI-infrastruktur. Rådgivning og implementering kommer fra en enkelt kilde: Vi evaluerer use cases teknisk, bygger den første pilot og skalerer den op til virksomhedsdækkende drift, GDPR-kompatibel og med hosting i Tyskland.
Anmod om AI-chatbot
Beskriv din use case. I den indledende konsultation tjekker vi datasituationen og gennemførligheden.
Arranger et møde
45 minutter, teknisk vurdering af dit chatbot-projekt.
Hvad sker der derefter?
Chatbot-projektkontrol
Dette skal du tage med til interviewet:
- Hvilke spørgsmål skal chatbotten besvare?
- Hvilke datakilder og dokumenter er der?
- Hvem er brugerne (medarbejdere / kunder)?
- Hvor skal chatbotten integreres?