AI-assistent med dine egne virksomhedsdata
CodeGuides udvikler AI-chatbots, der kan tilgå dine egne dokumenter, vidensbaser og datakilder. De har konfigurerbare adgangsrettigheder, kildehenvisninger og integration med dit systemmiljø.
- RAG-arkitektur: svar baseret på egne dokumenter og kilder
- Konfigurerbare adgangsrettigheder og datadeling
- Integration i eksisterende webapps, intranet og værktøjer
Fortæl os om dine konkrete krav, så undersøger vi datagrundlaget og integrationsmulighederne.
- RAG-arkitektur med egne data
- Kilde pr. svar
- Adgangsrettigheder kan konfigureres
- Integration i dine systemer
Sådan fungerer en produktiv AI-chatbot med virksomhedens egne data
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 finder dokumenter, ikke svar – medarbejderne skal selv læse og fortolke dem.
Uden kildehenvisninger er det svært at kontrollere, om svaret er korrekt, og det hæmmer brugen i praksis.
Uden et konfigureret adgangskoncept kan interne data utilsigtet blive tilgængelige for alle brugere.
En chatbot, der står alene, er ikke til megen hjælp. Den skal være tilgængelig dér, hvor arbejdet foregår.
AI uden et verificeret datagrundlag kan finde på svar. RAG besvarer kun spørgsmål ud fra godkendte kilder.
En AI-chatbot, der kender dit eget indhold og besvarer forståeligt.
CodeGuides udvikler AI-assistenter med RAG-arkitektur, der besvarer spørgsmål på grundlag af dine godkendte dokumenter og viser kilder. Adgangsrettighederne kan konfigureres.
Sådan fungerer RAG, Retrieval-Augmented Generation
RAG er den arkitektur, der gør AI-chatbots med virksomhedens egne data mulige. Sådan behandles en forespørgsel:
Brugerspørgsmål
Brugeren stiller et frit spørgsmål i chatbotten
Vektorsøgning
Semantisk søgning i indekserede kilder
Genkald passager
Relevante tekstafsnit fra godkendte kilder
Svar formuleret af en LLM
AI genererer et svar ud fra de fundne tekstpassager
Svar + kilder
Svar med kildehenvisninger, så de kan kontrolleres
Datakilder
Hvilke datakilder kan AI-chatbotten bruge?
AI-assistenten opretter forbindelse til de datakilder, du godkender, og strukturerer og indekserer dem 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 anvendelsesområder, 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 udvalgte dokumentkilder, adgangsrettigheder for hvert team og kildehenvisninger.
- Hurtigere informationssøgning
- Færre interne forespørgsler
Produktdataassistent til salg
Salgsteams leder manuelt efter tekniske produktoplysninger, specifikationer og kompatibilitet i PDF-filer og interne systemer.
AI-assistent med adgang til produktkataloger, datablad og teknisk dokumentation, der giver præcise svar med kildehenvisninger.
- Hurtigere tilbudsbehandling
- Færre spørgsmål til den tekniske afdeling
Kundesupportassistent
Kundehenvendelser behandles manuelt. Standards spørgsmål om produkter, leveringstider og betjening lægger beslag på medarbejdernes tid.
En AI-assistent på hjemmesiden eller i kundeportalen besvarer standardspørgsmål ud fra godkendte produktoplysninger og ofte stillede spørgsmål.
- Mindre manuelle standardanmodninger
- 24/7 tilgængelighed for almindelige spørgsmål
Assistent til compliance og politikker
Medarbejdere spørger jævnligt til interne retningslinjer, compliancekrav og lovkrav.
Intern chatbot med adgang til aktuelle retningslinjer, håndbøger og compliancedokumenter med versionsstyrede kildehenvisninger.
- Hurtigere svar på politiske spørgsmål
- Altid opdateret informationsbase
Support Team Assistant
Supportmedarbejdere leder manuelt efter svar i dokumentationen og omskriver standardsvar hver gang.
Intern assistent foreslår kontekstuelle svar til medarbejderne på grundlag af godkendte produktoplysninger og tidligere supportsager.
- Hurtigere billetbehandling
- Mere ensartet svarkvalitet
Onboarding-assistent for nye medarbejdere
Nye medarbejdere har mange spørgsmål om processer, værktøjer og interne arbejdsgange, hvilket lægger beslag på erfarne teams' tid.
AI-assistent med adgang til onboarding-dokumentation, ofte stillede spørgsmål og procesvejledninger, tilgængelig 24/7.
- Færre onboarding-forespørgsler
- Hurtigere onboarding
Har du en konkret anvendelse i tankerne? Vi undersøger datagrundlaget og den tekniske gennemførlighed.
Sådan udvikler vi din AI-chatbot AI chatbot
Fra datagrundlag til produktiv chatbot – struktureret og uden lang ventetid.
Afklar anvendelsesområde og mål
Hvilke spørgsmål skal chatbotten besvare? Hvem skal bruge den? Hvilken konkret værdi skal den skabe?
Tjek datakilder
Hvilke dokumenter og systemer findes der? Vi vurderer kvalitet, format og adgangsmuligheder.
RAG koncept og arkitektur
Fastlæg embeddingmodel, vektordatabase, adgangskoncept, integration og databeskyttelsesarkitektur.
Udvikle prototype
MVP med et afgrænset datagrundlag. Du tester løsningen med reelle spørgsmål og brugere.
Test svarkvalitet
Systematisk test med reelle spørgsmål, optimering af kildedækning og svarenes nøjagtighed.
Integrér chatbotten i driften, og udbyg den
Integration med dit systemmiljø, overvågning, feedbackloop og tilføjelse af flere datakilder.
Hvorfor CodeGuides til din AI chatbot
En AI-chatbot er mere end en sprogmodel. Den kræver en solid backendinfrastruktur, datapipelines og adgangskoncepter.
Backend og datapipeline
Vi bygger hele infrastrukturen bag chatbotten: dokumentimport, indeksering, embeddings og vektordatabase.
Adgangsrettigheder og rollekoncept
Detaljerede adgangskoncepter: Hvilke brugergrupper kan se hvilke dokumentkilder? Tilpasses jeres 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
Logning, feedbackmekanismer og overvågning af svarenes kvalitet i produktion.
En AI-chatbot er ikke et plug-and-play-produkt. Den afgørende forskel ligger i en veltilrettelagt datapipeline, et gennemtænkt adgangskoncept og integration i det faktiske arbejdsmiljø – netop dét er vores styrke som softwareudviklingspartner.
Hvem har gavn af en skræddersyet AI-chatbot?
En skræddersyet AI-chatbot med egne data giver mening, når generiske AI-værktøjer ikke kan få adgang til jeres 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 dokumentmængder, som også kunne håndteres med en simpel søgefunktion
- Uden en intern kontaktperson, der kan vedligeholde dokumenter og data
Er du i tvivl? På et indledende møde vurderer vi, om en chatbot giver mening i din situation, og hvordan den i så fald kan udformes.
Læs mere AI-ydelser fra CodeGuides
AI-chatbotten er én del af vores tilbud. Her kan du se andre AI-løsninger fra CodeGuides.
AI-bureauoversigt
Få overblik over alle CodeGuides' AI-ydelser – fra rådgivning til implementering i drift.
Læs mereChatGPT & OpenAI integration
Integrér ChatGPT og OpenAI API i eksisterende software, også med open source-modeller.
Læs mereAI-automatisering
Automatisér manuelle processer med AI: dokumenter, e-mails, supportsager og arbejdsgange.
Læs mereAI-rådgivning til virksomheder
Analyse af anvendelsesmuligheder og teknisk gennemførlighed før udvikling.
Læs mereAI-procesautomatisering
Konkrete anvendelsesområder og erfaringer for mellemstore virksomheder.
Læs mereSoftwareudvikling
Skræddersyet software- og webappudvikling som grundlag for AI-integration.
Læs mereKlar til at udvikle en AI-chatbot med dine egne data?
Vi gennemgår jeres data, afklarer adgangsrettigheder og integrationsmuligheder og giver en ærlig vurdering af, hvad der kan lade sig gøre.
Ofte stillede spørgsmål om AI-chatbots
Hvad er en RAG-chatbot?
RAG står for Retrieval-Augmented Generation. Med RAG søger chatbotten først i godkendte dokumenter og datakilder og bruger de fundne oplysninger som kontekst for sit svar. På den måde besvarer den spørgsmål på baggrund af jeres virksomheds eget indhold – ikke kun generel AI-træning.
Hvad koster det at udvikle en AI-chatbot?
En første MVP med RAG-arkitektur og jeres egne dokumenter koster typisk mellem 15.000 og 45.000 euro, afhængigt af datamængden, kompleksiteten af adgangsrettighederne og systemintegrationerne. På et indledende møde får I en konkret vurdering.
Hvilke dokumenter kan AI-chatbotten bruge?
PDF-filer, Word-dokumenter, Markdown, HTML-sider, strukturerede databaser og systemer, der er tilsluttet via grænseflader. Vi tilpasser dokumentpipelines til jeres datagrundlag.
Kan en AI-chatbot udvikles i overensstemmelse med GDPR?
Ja. Vi udvikler med en arkitektur, der tager hensyn til databeskyttelse: data opbevares i Tyskland eller EU, adgangsrettighederne er tydelige, og interne data sendes ikke til eksterne tjenester uden et juridisk grundlag. Vi anbefaler også en juridisk gennemgang.
Kan chatbotten integreres i vores eksisterende software?
Ja. Vi integrerer AI-assistenten i webapps, intranet eller CRM-systemer eller stiller den til rådighed via et 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 relevant kilde til spørgsmålet i de godkendte dokumenter, i stedet for at opfinde et svar. Gennemsigtighed er et centralt element i RAG-metoden.
Hvordan kontrolleres adgangsrettigheder?
Vi udvikler adgangskoncepter, der definerer, hvilke brugergrupper eller teams der har adgang til hvilke dokumentkilder. Brugerne får kun adgang til det, de er godkendt til.
Kan vi starte og derefter udvide?
Ja, vi anbefaler en MVP med et afgrænset datagrundlag. Når løsningen har været i drift, kan I tilføje flere kilder, integrationer og brugergrupper.
Har vi brug for vores egen AI-infrastruktur?
Nej. Hvis I ikke ønsker at opbygge jeres egen infrastruktur, kan I bruge eksisterende AI-tjenester som OpenAI og Azure OpenAI. Vi bygger infrastrukturen omkring dem. Vektordatabasen, dokumentpipelines og backend udvikler vi selv. Sørg for at overholde kravene til databeskyttelse.
CodeGuides udvikler apps til forbrugere og virksomheder med hovedvægt på B2C-apps. Vores interne team i Tyskland står for produktplanlægning, Flutter-udvikling og langsigtet drift samt skræddersyet software, AI-automatisering og lokal AI-infrastruktur.
Forespørg om en AI-chatbot
Beskriv jeres anvendelsesområde. På et indledende møde vurderer vi jeres data og mulighederne for at gennemføre projektet.
Arranger et møde
45 minutter med en teknisk vurdering af jeres chatbotprojekt.
Hvad sker der derefter?
Afklar dit chatbot-projekt
Tag følgende med til samtalen:
- Hvilke spørgsmål skal chatbotten besvare?
- Hvilke datakilder og dokumenter er der?
- Hvem skal bruge løsningen (medarbejdere eller kunder)?
- Hvor skal chatbotten integreres?
Projektspørgsmål og konkrete svar
Hvad indgår i udvikling af en AI-chatbot?
Afgræns hvilke spørgsmål botten skal besvare, og hvilke datakilder den må bruge. Sørg for adgangskontrol, kildehenvisninger og overdragelse til medarbejdere ved usikkerhed. Test fejl, manglende information og forsøg på at omgå reglerne. CodeGuides implementerer integrationerne og planlægger løbende evaluering, opdatering og drift.