AI-assistent med Dine egne bedriftsdata
CodeGuides utvikler AI-chatboter som får tilgang til dine egne dokumenter, kunnskapsbaser og datakilder, med konfigurerbare tilgangsrettigheter, kildehenvisninger og integrasjon med systemene dine.
- RAG-arkitektur: svar basert på egne dokumenter og kilder
- Konfigurerbare tilgangsrettigheter og datadeling
- Integrasjon i eksisterende nettapper, intranett og verktøy
Ta med konkrete krav, så undersøker vi datagrunnlaget og mulige integrasjoner.
- 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. De ansatte må selv lese og tolke treffene.
Uten kildehenvisning er det vanskelig å kontrollere om svaret er riktig, noe som bremser produktiv bruk.
Uten et konfigurert tilgangskonsept kan interne data utilsiktet bli tilgjengelige for alle brukere.
En frittstående chatbot er til liten hjelp. Den må være tilgjengelig der arbeidet utføres.
AI uten verifiserte datakilder finner på svar. RAG gir bare svar basert på innholdet i godkjente kilder.
En AI-chatbot som kjenner innholdet ditt og gir forståelige svar
CodeGuides utvikler AI-assistenter med RAG-arkitektur: svar basert på dokumentene du deler, med kildehenvisninger og konfigurerbare tilgangsrettigheter.
Slik fungerer RAG, generering med informasjonsinnhenting
RAG er arkitekturen som gjør AI-chatboter med egne bedriftsdata mulig. Slik behandles en forespørsel:
Brukerens spørsmål
Brukeren stiller et fritt formulert spørsmål i chatboten
Vektorsøk
Semantisk søk i indekserte kilder
Hent passasjer
Relevante tekstseksjoner fra godkjente kilder
LLM formulerer svaret
AI genererer et svar basert på de hentede tekstutdragene
Svar + kilder
Svar med kildehenvisninger, åpent og etterprøvbart
Datakilder
Hvilke datakilder kan AI-chatboten bruke?
AI-assistenten kobles til datakildene du deler, og gjør dem strukturerte og søkbare. Tilgangsrettighetene kan konfigureres.
Dokument
Kunnskapsbase
Systemer og APIer
AI chatbot
RAG-arkitektur
Tilgangsrettigheter kan konfigureres
Nett og intranett
Programvareprodukter
Kommunikasjon
Hva AI-chatboter kan brukes til i praksis
Konkrete bruksområder 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 for hvert team og kildehenvisninger.
- Raskere informasjonssøk
- Færre interne spørsmål
Produktdataassistent for salg
Salgsteamet søker manuelt etter teknisk produktinformasjon, spesifikasjoner og kompatibilitet i PDF-er og interne systemer.
AI-assistent med tilgang til produktkataloger, datablad og teknisk dokumentasjon, som gir presise svar med kildehenvisninger.
- Raskere tilbudsbehandling
- Færre forespørsler til teknisk avdeling
Kundestøtteassistent
Kundehenvendelser behandles manuelt. Standards spørsmål om produkter, leveringstider og bruk binder opp kapasitet.
AI-assistent på nettstedet eller i kundeportalen svarer på vanlige spørsmål basert på godkjent produktinformasjon og ofte stilte spørsmål.
- Mindre manuelle standardforespørsler
- 24/7 tilgjengelighet for vanlige spørsmål
Assistent for etterlevelse og retningslinjer
Ansatte spør jevnlig om interne retningslinjer, krav til etterlevelse og lovpålagte krav.
Intern chatbot med tilgang til gjeldende retningslinjer, håndbøker og dokumentasjon om etterlevelse, med versjonerte kildehenvisninger.
- Raskere svar på spørsmål om retningslinjer
- Alltid aktuell informasjonsbase
Støtteteamassistent
Kundeservicemedarbeidere leter manuelt etter svar i dokumentasjonen og formulerer standardsvar på nytt hver gang.
Intern assistent gir kundeservicemedarbeidere kontekstbaserte svarforslag basert på godkjente produktdata og historiske saker.
- Raskere billettbehandling
- Mer konsekvent svarkvalitet
Onboarding-assistent for nye ansatte
Nyansatte har mange spørsmål om prosesser, verktøy og interne rutiner, noe som binder opp kapasitet i erfarne team.
AI-assistent med tilgang til onboarding-dokumentasjon, vanlige spørsmål og prosessguider, tilgjengelig 24/7.
- Færre spørsmål under onboarding
- Raskere onboarding
Har du et konkret bruksområde? Vi vurderer datagrunnlaget og den tekniske gjennomførbarheten.
Slik utvikler vi din AI chatbot
Fra kartlegging av datagrunnlaget til en chatbot i produksjon – strukturert og uten lang oppstartstid.
Avklar bruksområde og mål
Hvilke spørsmål skal chatboten svare på? Hvem skal bruke den? Hva er den konkrete merverdien?
Sjekk datakilder
Hvilke dokumenter og systemer finnes allerede? Vi vurderer kvalitet, format og tilgjengelighet.
RAG konsept og arkitektur
Fastsett embeddingmodell, vektordatabase, tilgangskonsept, integrasjoner og arkitektur for personvern.
Utvikle en prototype
En MVP med et avgrenset datagrunnlag. Du tester med ekte spørsmål og brukere.
Test kvaliteten på svarene
Vi tester systematisk med reelle spørsmål og optimaliserer kildedekningen og svarenes nøyaktighet.
Integrer løsningen og bygg den ut
Integrasjon i systemmiljøet ditt. Vi setter opp overvåking og en tilbakemeldingssløyfe og legger til flere datakilder.
Hvorfor CodeGuides for din AI chatbot
En AI-chatbot er mer enn en språkmodell. Den trenger en solid backend-infrastruktur, datapipelines og gjennomtenkte tilgangskonsepter.
Backend og datapipeline
Vi bygger hele infrastrukturen bak chatboten: dokumentimport, indeksering, embedding og vektordatabase.
Tilgangsstyring og roller
Finmaskede tilgangskonsepter: Hvilke brukergrupper skal ha tilgang til hvilke dokumentkilder? Tilpasses organisasjonsstrukturen din.
Systemintegrasjon
Chatboten må være tilgjengelig der de ansatte jobber: på intranettet, i en nettapp eller et CRM-system, eller via et API.
Kildehenvisninger og åpenhet
Hvert svar viser hvilken kilde det bygger på. Det skaper tillit og gjør det lettere å oppdage feil.
Databeskyttelse ved design
Datalagring mulig i Tyskland eller EU. Databeskyttelse er ivaretatt arkitektonisk fra starten.
Overvåking og kvalitetssikring
Logging, tilbakemeldingsmekanismer og overvåking av svarkvalitet for drift i produksjon.
En AI-chatbot er ikke et plug-and-play-produkt. Forskjellen ligger i en solid datapipeline, et gjennomtenkt tilgangskonsept og integrasjon i det faktiske arbeidsmiljøet. Dette er nettopp vår styrke som partner innen programvareutvikling.
Hvem passer en skreddersydd AI-chatbot for?
En skreddersydd AI-chatbot med egne data er nyttig når generiske AI-verktøy ikke får tilgang til innholdet ditt.
Godt egnet
- Bedrifter med mange interne dokumenter, håndbøker eller produktdata
- Team med hyppige informasjonsforespørsler
- Kundeserviceteam 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 digitaliserte dokumentarkiver
- Svært små dokumentmengder som like gjerne kan håndteres med et enkelt søk
- Bedrifter uten en intern kontaktperson for vedlikehold av dokumenter og data
Usikker? I den første samtalen vurderer vi om en chatbot passer for bruksområdet ditt, og hvordan den eventuelt kan brukes.
Flere AI-tjenester fra CodeGuides
AI-chatboten er én del av tilbudet vårt. Her er flere AI-tjenester fra CodeGuides.
AI-byråoversikt
En oversikt over CodeGuides' AI-tjenester, fra rådgivning til produksjonsklar implementering.
Les merChatGPT og OpenAI-integrasjon
Integrer ChatGPT og OpenAI API i eksisterende programvare, også med åpen kildekode-modeller.
Les merAI-automatisering
Automatiser manuelle prosesser med AI: dokumenter, e-poster, saker og arbeidsflyter.
Les merAI-rådgivning for bedrifter
Analyse av bruksområder og teknisk gjennomførbarhet før utvikling.
Les merAI prosessautomatisering
Konkrete bruksområder og erfaringer for mellomstore bedrifter.
Les merProgramvareutvikling
Skreddersydd utvikling av programvare og nettapper som grunnlag for AI-integrasjon.
Les merKlar til å utvikle en AI-chatbot med dine egne data?
Vi vurderer datagrunnlaget ditt, avklarer tilgangsrettigheter og integrasjonsmuligheter og gir en ærlig vurdering av gjennomførbarheten.
Ofte stilte spørsmål om AI-chatboter
Hva er en RAG chatbot?
RAG står for Retrieval-Augmented Generation. Med RAG søker chatboten først gjennom dokumentene og datakildene du har delt, og bruker informasjonen den finner som kontekst for svaret. Dermed besvarer den spørsmål basert på bedriftens eget innhold, ikke bare på generell AI-trening.
Hva koster det å utvikle en AI-chatbot?
En første MVP med RAG-arkitektur og egne dokumenter koster vanligvis mellom 15 000 og 45 000 euro, avhengig av datamengde, kompleksiteten i tilgangsrettighetene og systemintegrasjonene. I den første samtalen får du en konkret vurdering.
Hvilke dokumenter kan AI-chatboten bruke?
PDF-er, Word-dokumenter, Markdown, HTML-sider, strukturerte databaser og systemer som er koblet til via grensesnitt. Vi utvikler en dokumentpipeline som passer datagrunnlaget ditt.
Kan en AI-chatbot utvikles i tråd med GDPR?
Ja. Vi utvikler løsninger med personvern i fokus: data lagres i Tyskland eller EU, tilgangsrettighetene er tydelig definert, og interne data sendes ikke til eksterne tjenester uten rettslig grunnlag. Vi anbefaler også en juridisk vurdering.
Kan chatboten integreres i vår eksisterende programvare?
Ja. Vi integrerer AI-assistenten i nettapper, intranett og CRM-systemer, eller gjør den tilgjengelig via et API. Integrasjon er en sentral del av utviklingen.
Hva skjer hvis chatboten ikke finner et svar?
Chatboten sier tydelig fra hvis den ikke finner en relevant kilde i dokumentene du har delt, i stedet for å finne på et svar. Åpenhet er et grunnleggende kjennetegn ved RAG-tilnærmingen.
Hvordan kontrolleres tilgangsrettigheter?
Vi utvikler tilgangskonsepter som definerer hvilke brukergrupper eller team som har tilgang til hvilke dokumentkilder. Ingen får tilgang til mer enn det som er godkjent.
Kan vi starte og deretter utvide?
Ja, vi anbefaler en MVP med et avgrenset datagrunnlag. Når løsningen har vært i stabil drift, kan flere kilder, integrasjoner og brukergrupper legges til.
Trenger vi vår egen AI-infrastruktur?
Nei. Hvis du ikke vil bygge din egen infrastruktur, kan du bruke eksisterende AI-tjenester (OpenAI, Azure OpenAI). Vi bygger infrastrukturen rundt dem. Vi utvikler vektordatabasen, dokumentpipelinen og backend-løsningen. Husk å ta hensyn til personvernreglene.
CodeGuides utvikler apper for forbrukere og bedrifter med hovedvekt på B2C-apper. Vårt interne team i Tyskland står for produktplanlegging, Flutter-utvikling og langsiktig drift samt skreddersydd programvare, KI-automatisering og lokal KI-infrastruktur.
Be om en AI-chatbot
Beskriv bruksområdet ditt. I den første samtalen vurderer vi datagrunnlaget og gjennomførbarheten.
Avtal et møte
45 minutter med en teknisk vurdering av chatbotprosjektet ditt.
Hva skjer etter det?
Chatbot-prosjektsjekk
Dette er nyttig å ha klart til samtalen:
- Hvilke spørsmål skal chatboten svare på?
- Hvilke datakilder og dokumenter finnes?
- Hvem skal bruke løsningen (ansatte eller kunder)?
- Hvor skal chatboten integreres?
Prosjektspørsmål og konkrete svar
Hva kreves for utvikling av en chatbot i virksomheten?
Definer målgruppen, kunnskapskildene og hvilke handlinger boten kan utføre. Begrens tilgangen til data og sørg for at usikre saker overføres til en medarbeider. Test feil, manglende informasjon og forsøk på å omgå instruksjoner. Planlegg også oppdatering av kunnskapsgrunnlaget, kvalitetsovervåking og driftsansvar.