AI-assistent med Dine egne bedriftsdata
CodeGuides utvikler AI-chatboter som får tilgang til dine egne dokumenter, kunnskapsbaser og datakilder, med konfigurerbare tilgangsrettigheter, attribusjon og integrering i systemmiljøet ditt.
- RAG-arkitektur: svar fra våre egne dokumenter og kilder
- Konfigurerbare tilgangsrettigheter og datadeling
- Integrasjon i eksisterende nettapper, intranett og verktøy
Ta med spesifikke krav og vi vil sjekke datasituasjonen og integrasjonsalternativene.
- RAG-arkitektur med egne data
- Kilde per svar
- Tilgangsrettigheter kan konfigureres
- Integrasjon i systemene dine
Slik ser en produktiv AI-chatbot med egne firmadata ut
Utvalgte prosjekter og kunder
Hvorfor enkle chatboter ikke nok
En AI-chatbot uten tilkobling til dine egne data vil ikke svare på bedriftsspesifikke spørsmål.
Standard FAQ bot
Forhåndsdefinerte svar på kjente spørsmål
AI chatbot med RAG
Svar fra våre egne dokumenter og datakilder
ChatGPT og Co. kjenner ingen interne manualer, produktdata eller bedriftsspesifikke regler.
Fulltekstsøk gir treff, ikke svar, ansatte må lese og tolke selv.
Uten å sitere kilden, er det vanskelig å sjekke om svaret er riktig, noe som bremser produktiv bruk.
Uten et konfigurert tilgangskonsept kan interne data utilsiktet bli tilgjengelige for alle brukere.
En isolert chatbot er til liten hjelp, den må være tilgjengelig der arbeidet foregår.
AI uten verifisert database finner opp svar, RAG svarer kun på det som står i godkjente kilder.
En AI chatbot som kjenner ditt eget innhold og svarer forståelig.
CodeGuides utvikler AI-assistenter med RAG-arkitektur: svar basert på dine delte dokumenter, med kildeinformasjon og konfigurerbare tilgangsrettigheter.
Dette er hvordan RAG fungerer, gjenvinningsutvidet generasjon
RAG er arkitekturen som muliggjør AI-chatbots med egne firmadata. Slik fungerer en forespørsel:
Brukerspørsmål
Bruker stiller gratis spørsmål i chatboten
Vektorsøk
Semantisk søk i indekserte kilder
Hent passasjer
Relevante tekstseksjoner fra godkjente kilder
LLM-skjema
AI genererer svar fra hentede passasjer
Svar + kilder
Svar med kilder, gjennomsiktig og verifiserbar
Datakilder
Hvilke datakilder kan AI-chatboten bruke?
AI-assistenten kobler til datakildene du deler, strukturert, indeksert og med konfigurerbare tilgangsrettigheter.
Dokument
Kunnskapsbase
Systemer og APIer
AI chatbot
RAG-arkitektur
Tilgangsrettigheter kan konfigureres
Nett og intranett
Programvareprodukter
Kommunikasjon
Hva AI chatbots er for kan brukes produktivt
Konkrete brukstilfeller som er teknisk gjennomførbare og økonomisk fornuftige.
Intern kunnskapsassistent
Ansatte bruker timer på å søke gjennom manualer, retningslinjer og gamle prosjektdokumenter.
RAG-basert AI-assistent på intranettet med konfigurerte dokumentkilder, tilgangsrettigheter per team og kildehenvisning.
- Raskere informasjonssøk
- Færre interne søk
Produktdataassistent for salg
Salgsteam søker manuelt i teknisk produktinformasjon, spesifikasjoner og kompatibilitet i PDF-er og interne systemer.
AI-assistent med tilgang til produktkataloger, datablad og teknisk dokumentasjon, med presise svar og kildehenvisning.
- Raskere tilbudsbehandling
- Færre forespørsler til teknisk avdeling
Kundestøtteassistent
Innkommende kundehenvendelser behandles manuelt. Standardspørsmål om produkter, leveringstider og service binder kapasitet.
AI-assistent på nettsiden eller i kundeportalen svarer på standardspørsmål basert på utgitt produktinformasjon og FAQ.
- Mindre manuelle standardforespørsler
- 24/7 tilgjengelighet for vanlige spørsmål
Compliance and Policy Wizard
Ansatte spør regelmessig om interne retningslinjer, overholdelseskrav og juridiske krav.
Intern chatbot med tilgang til gjeldende retningslinjer, manualer og samsvarsdokumenter, med versjonerte kildereferanser.
- Raskere svar på politiske spørsmål
- Alltid aktuell informasjonsbase
Støtteteamassistent
Støtteagenter søker manuelt etter svar i dokumentasjonen og omformulerer standardsvar hver gang.
Intern assistent gir kontekstuelle svarforslag for agenter basert på utgitte produktdata og historiske billetter.
- Raskere billettbehandling
- Mer konsekvent svarkvalitet
Onboarding-assistent for nye ansatte
Nye medarbeidere har mange spørsmål om prosesser, verktøy og interne prosedyrer, og binder dermed kapasitet i erfarne team.
AI-assistent med tilgang til onboarding-dokumentasjon, vanlige spørsmål og prosessguider, tilgjengelig 24/7.
- Mindre onboarding-spørringer
- Raskere ombordstigning
Har du et spesifikt bruksområde? Vi sjekker datasituasjonen og teknisk gjennomførbarhet.
Dette er hvordan vi utvikler din AI chatbot
Fra datasituasjonen til den produktive chatboten, strukturert og uten lang ledetid.
Tydeliggjør brukstilfelle og mål
Hvilke spørsmål bør chatboten svare på? Hvem er brukerne? Hva er den konkrete merverdien?
Sjekk datakilder
Hvilke dokumenter og systemer er på plass? Vurder kvalitet, format og tilgjengelighet.
RAG konsept og arkitektur
Spesifiser innbyggingsmodell, vektordatabase, tilgangskonsept, integrasjon og databeskyttelsesarkitektur.
Utvikle prototype
MVP med begrenset dataområde. Du tester med ekte spørsmål og ekte brukere.
Test svarkvalitet
Systematisk testing med ekte spørsmål, optimer kildedekningen og svarnøyaktigheten.
Integrer og ekspander produktivt
Integrasjon i systemmiljøet ditt. Overvåking, tilbakemeldingssløyfe og utvidelse av ytterligere datakilder.
Hvorfor CodeGuides for din AI chatbot
En AI chatbot er mer enn en språkmodell. Den trenger ren backend-infrastruktur, datapipelines og tilgangskonsepter.
Backend og datapipeline
Dokumentimport, indeksering, innebygging og vektordatabase, vi bygger hele infrastrukturen bak chatboten.
Tilgangsrettigheter og rollekonsept
Fint tilgangskonsepter: Hvilken gruppe brukere som ser hvilke dokumentkilder som passer til din organisasjonsstruktur.
Systemintegrasjon
Chatboten må være tilgjengelig der de ansatte jobber: intranett, nettapp, CRM eller som en API.
Kilder og åpenhet
Hvert svar viser hvilken kilde det kommer fra. Dette skaper tillit og gjør feil gjenkjennelige.
Databeskyttelse ved design
Datalagring mulig i Tyskland eller EU. Databeskyttelse er ivaretatt arkitektonisk fra starten.
Overvåking og kvalitetssikring
Logging, tilbakemeldingsmekanismer og overvåking av responskvalitet for produktive operasjoner.
En AI chatbot er ikke et plug-and-play-produkt. Den avgjørende forskjellen ligger i ren datapipeline, gjennomtenkt tilgangskonsept og integrering i det faktiske arbeidsmiljøet, som er nettopp vår styrke som programvareutviklingspartner.
Hvem er en individuell for AI chatbot nyttig?
En individuell AI-chatbot med sine egne data gir mening når generiske AI-verktøy ikke får tilgang til innholdet ditt.
God egnet
- Bedrifter med mange interne dokumenter, manualer eller produktdata
- Team med ofte tilbakevendende informasjonsforespørsler
- Støtteteam som jobber med omfattende dokumentasjon
- SaaS-leverandører som ønsker å integrere en assistent i produktet sitt
- Bedrifter med klare krav til tilgangsrettigheter og databeskyttelse
Mindre egnet
- Bedrifter uten digitalisert dokumentlager
- Svært små mengder dokumenter som også kan kartlegges som et enkelt søk
- Uten intern kontaktperson for dokumentvedlikehold og datavedlikehold
Usikker? I den første konsultasjonen sjekker vi om og hvordan en chatbot gir mening for din brukssituasjon.
Visere KI-tjenester av CodeGuides
AI-chatboten er en byggestein, her er andre AI-tilbud fra CodeGuides.
AI-byråoversikt
En oversikt over all AI-teknologi fra CodeGuides, fra råd til produktiv implementering.
Les merChatGPT og OpenAI-integrasjon
Integrer ChatGPT og OpenAI API i eksisterende programvare, inkludert åpen kildekode-modeller.
Les merAI-automatisering
Automatiser manuelle prosesser med AI: dokumenter, e-poster, billetter og arbeidsflyter.
Les merAI-rådgivning for bedrifter
Bruk caseanalyse og teknisk gjennomførbarhetssjekk før utvikling.
Les merAI prosessautomatisering
Konkrete brukstilfeller og erfaringer for mellomstore bedrifter.
Les merProgramvareutvikling
Individuell programvare- og webapputvikling som grunnlag for AI-integrasjon.
Les merKlar til å utvikle en AI-chatbot med dine egne data?
Vi sjekker datasituasjonen din, avklarer tilgangsrettigheter og integreringsalternativer og gir en ærlig vurdering av gjennomførbarheten.
Ofte stilte spørsmål om AI chatbot
Hva er en RAG chatbot?
RAG står for Retrieval-Augmented Generation. Med RAG søker chatboten først i delte dokumenter og datakilder og bruker informasjonen den finner som kontekst for svaret. Dette betyr at den svarer på spørsmål basert på ditt eget firmainnhold, ikke bare basert på generell AI-opplæring.
Hvor mye koster det å utvikle en AI chatbot?
En første MVP med RAG-arkitektur og dine egne dokumenter koster vanligvis mellom 15 000 og 45 000 euro, avhengig av datavolum, tilgangsrettighetskompleksitet og systemtilkobling. I den første konsultasjonen vil du få en konkret vurdering.
Hvilke dokumenter kan AI-chatboten bruke?
PDF-er, Word-dokumenter, Markdown, HTML-sider, strukturerte databaser og systemer koblet til via grensesnitt. Vi utvikler dokumentpipeline for å passe din database.
Kan en AI-chatbot implementeres på en GDPR-kompatibel måte?
Ja. Vi utvikler med en databeskyttelsesorientert arkitektur: datalagring i Tyskland eller EU, klare tilgangsrettigheter, ingen sending av interne data til eksterne tjenester uten juridisk grunnlag. Vi anbefaler ytterligere juridisk undersøkelse.
Kan chatboten integreres i vår eksisterende programvare?
Ja. Vi integrerer AI-assistenten i nettapper, intranett, CRM-systemer eller leverer den som en API. Integrering er en sentral del av utviklingen.
Hva skjer hvis chatboten ikke finner et svar?
Chatboten sier tydelig at den ikke kan finne en passende kilde for dette spørsmålet i de delte dokumentene i stedet for å finne på et svar. Åpenhet er et kjernetrekk ved RAG-tilnærmingen.
Hvordan kontrolleres tilgangsrettigheter?
Vi utvikler tilgangskonsepter som definerer hvilke brukerområder eller team som har tilgang til hvilke dokumentkilder. Ingen bruker ser mer enn det som er godkjent.
Kan vi starte og deretter utvide?
Ja, vi anbefaler en MVP med et begrenset dataområde. Etter bevist drift kan ytterligere kilder, integrasjoner og brukerområder legges til.
Trenger vi vår egen AI-infrastruktur?
Nei. Hvis du ikke vil bygge din egen infrastruktur, kan du også bruke eksisterende AI-tjenester (OpenAI, Azure OpenAI) og vi bygger infrastrukturen rundt dem. Vektordatabase, dokumentpipeline og backend er utviklet av oss. Vær oppmerksom på databeskyttelsesforskriften.
CodeGuides er et app- og AI-byrå fra Tyskland for Flutter-apper, tilpasset programvare, AI-automatisering og lokal AI-infrastruktur. Rådgivning og implementering kommer fra én enkelt kilde: Vi evaluerer brukstilfeller teknisk, bygger den første piloten og skalerer den opp til bedriftsomfattende drift, GDPR-kompatibel og med hosting i Tyskland.
Be om AI chatbot
Beskriv din brukssituasjon. I den første konsultasjonen sjekker vi datasituasjonen og gjennomførbarheten.
Arranger et møte
45 minutter, teknisk vurdering av chatbotprosjektet ditt.
Hva skjer etter det?
Chatbot-prosjektsjekk
Dette bør du ta med deg til intervjuet:
- Hvilke spørsmål bør chatboten svare på?
- Hvilke datakilder og dokumenter finnes?
- Hvem er brukerne (ansatte / kunder)?
- Hvor skal chatboten integreres?