AI-assistent med Dina egna företagsdata
CodeGuides utvecklar AI-chatbotar som kommer åt dina egna dokument, kunskapsbaser och datakällor, med konfigurerbara åtkomsträttigheter, attribution och integration i din systemmiljö.
- RAG-arkitektur: svar från våra egna dokument och källor
- Konfigurerbara behörigheter och inställningar för datadelning
- Integration i befintliga webbappar, intranät och verktyg
Ta med specifika krav så kontrollerar vi datasituationen och integrationsalternativen.
- RAG-arkitektur med egna data
- Källhänvisning för varje svar
- Åtkomsträttigheter kan konfigureras
- Integration i dina system
Så här ser en produktiv AI-chatbot med egen företagsdata ut
Utvalda projekt och kunder
Varför enkla chatbots inte tillräckligt
En AI-chatbot utan koppling till din egen data kommer inte att svara på företagsspecifika frågor.
Standardiserad FAQ-bot
Fördefinierade svar på kända frågor
AI chatbot med RAG
Svar från våra egna dokument och datakällor
ChatGPT och liknande verktyg känner inte till interna handböcker, produktdata eller företagsspecifika regler.
Fulltextsökning ger träffar, inte svar. Medarbetarna måste själva läsa och tolka innehållet.
Utan källhänvisningar är det svårt att kontrollera om svaret stämmer, vilket försvårar den praktiska användningen.
Utan ett konfigurerat åtkomstkoncept kan interna data oavsiktligt bli tillgängliga för alla användare.
En isolerad chatbot är till liten hjälp, den måste vara tillgänglig där arbetet äger rum.
AI utan verifierat dataunderlag hittar på svar. RAG bygger bara svar på information i godkända källor.
En AI-chatbot som kan ditt eget innehåll och svarar på ett begripligt sätt.
CodeGuides utvecklar AI-assistenter med RAG-arkitektur: svar baserade på dina delade dokument, med källinformation och konfigurerbara åtkomsträttigheter.
Så här fungerar RAG, hämtningsförstärkt generation
RAG är den arkitektur som gör det möjligt att bygga AI-chatbotar med företagets egna data. Så här går en fråga till:
Användarfråga
Användaren ställer en fri fråga till chatboten
Vektorsökning
Semantisk sökning i indexerade källor
Hämta relevanta textavsnitt
Relevanta textavsnitt från godkända källor
LLM formulerar svaret
AI genererar ett svar utifrån de hämtade textavsnitten
Svar + källor
Svar med källhänvisningar, öppet och verifierbart
Datakällor
Vilka datakällor kan AI-chatboten använda?
AI-assistenten kopplas till de datakällor du godkänner. Informationen struktureras och indexeras, med konfigurerbara åtkomsträttigheter.
Dokument
Kunskapsbas
System och API:er
AI-chatbot
RAG-arkitektur
Åtkomsträttigheter kan konfigureras
Webb & Intranät
Programvaruprodukter
Kommunikation
Vad AI-chatbotar är till för kan användas produktivt
Konkreta användningsfall som är tekniskt genomförbara och ekonomiskt förnuftiga.
Intern kunskapsassistent
Anställda ägnar timmar åt att leta igenom manualer, riktlinjer och gamla projektdokument.
RAG-baserad AI-assistent i intranätet med utvalda dokumentkällor, åtkomsträttigheter per team och källhänvisningar.
- Snabbare informationssökning
- Färre interna frågor
Produktdataassistent för försäljning
Säljteam söker manuellt efter teknisk produktinformation, specifikationer och kompatibilitet i PDF-filer och interna system.
AI-assistent med tillgång till produktkataloger, datablad och teknisk dokumentation, med exakta svar och källhänvisning.
- Snabbare offertbehandling
- Färre frågor till teknikavdelningen
Kundsupportassistent
Inkommande kundförfrågningar behandlas manuellt. Standardfrågor om produkter, leveranstider och service binder kapacitet.
En AI-assistent på webbplatsen eller i kundportalen besvarar vanliga frågor utifrån godkänd produktinformation och vanliga frågor.
- Mindre manuella standardförfrågningar
- 24/7 tillgänglighet för vanliga frågor
Assistent för regelefterlevnad och riktlinjer
Anställda frågar regelbundet om interna riktlinjer, efterlevnadskrav och juridiska krav.
Intern chatbot med tillgång till aktuella riktlinjer, handböcker och efterlevnadsdokument samt versionshanterade källhänvisningar.
- Snabbare svar på policyfrågor
- Alltid aktuell informationsbas
Support Team Assistant
Supportmedarbetare söker manuellt efter svar i dokumentationen och formulerar om standardsvar varje gång.
En intern assistent ger supportmedarbetare kontextanpassade svarsförslag utifrån godkända produktdata och tidigare ärenden.
- Snabbare ärendehantering
- Konsekventare svarskvalitet
Onboarding-assistent för nya medarbetare
Nya medarbetare har många frågor om processer, verktyg och interna rutiner, vilket tar tid från erfarna team.
AI-assistent med tillgång till onboarding-dokumentation, vanliga frågor och processguider, tillgänglig 24/7.
- Färre introduktionsfrågor
- Snabbare ombordstigning
Har du ett specifikt användningsfall? Vi kontrollerar datasituationen och teknisk genomförbarhet.
Så här utvecklar vi din AI-chatbot
Från kartläggning av data till en AI-chatbot i drift – strukturerat och utan långa ledtider.
Förtydliga användningsfall och mål
Vilka frågor ska chatboten besvara? Vem ska använda den? Vilken konkret nytta ska den ge?
Kontrollera datakällor
Vilka dokument och system finns? Vi bedömer kvalitet, format och åtkomst.
RAG-koncept & arkitektur
Fastställ inbäddningsmodell, vektordatabas, åtkomstlösning, integration och dataskyddsarkitektur.
Utveckla prototyp
En MVP med ett avgränsat dataområde. Du testar med verkliga frågor och användare.
Testa svarskvalitet
Testa systematiskt med verkliga frågor och optimera källtäckning och svarens träffsäkerhet.
Integrera och expandera produktivt
Integration i din systemmiljö, med övervakning, återkoppling och möjlighet att lägga till fler datakällor.
Därför ska du välja CodeGuides för din AI-chatbot
En AI-chatbot är mer än en språkmodell. Den kräver en välfungerande backend, datapipelines och genomtänkta åtkomstlösningar.
Backend & datapipeline
Vi bygger hela infrastrukturen bakom chatboten: dokumentimport, indexering, inbäddningar och vektordatabas.
Åtkomsträttigheter och rollkoncept
Finmaskiga åtkomstlösningar anpassade efter organisationen: vilka användargrupper får se vilka dokumentkällor?
Systemintegration
Chatboten måste vara tillgänglig där dina anställda arbetar: intranät, webbapp, CRM eller som API.
Källor och insyn
Varje svar visar vilken källa det bygger på. Det skapar förtroende och gör fel lättare att upptäcka.
Dataskydd genom design
Datalagring möjlig i Tyskland eller EU. Dataskyddet beaktas arkitektoniskt från början.
Övervakning och kvalitetssäkring
Loggning, återkopplingsfunktioner och övervakning av svarskvaliteten för en AI-chatbot i drift.
En AI-chatbot är ingen färdig lösning som bara kan kopplas in. Det avgörande är en välfungerande datapipeline, en genomtänkt åtkomstlösning och integration i den faktiska arbetsmiljön. Det är vår styrka som partner inom mjukvaruutveckling.
Vem har nytta av en AI-chatbot?
En skräddarsydd AI-chatbot med företagets egna data passar när generiska AI-verktyg inte kan komma åt ert innehåll.
Väl lämpad
- Företag med många interna dokument, manualer eller produktdata
- Lag med ofta återkommande informationsförfrågningar
- Stödteam som arbetar med omfattande dokumentation
- SaaS-leverantörer som vill integrera en assistent i sin produkt
- Företag med tydliga krav på åtkomsträttigheter och dataskydd
Mindre lämplig
- Företag utan digitaliserade dokumentlager
- Mycket små mängder dokument som också kan kartläggas som en enkel sökning
- Utan intern kontaktperson för dokumentunderhåll och dataunderhåll
Osäker? Under det första samtalet bedömer vi om en chatbot passar ditt användningsfall och hur den kan utformas.
Fler AI-tjänster av CodeGuides
AI-chatboten är en del av vårt erbjudande. Här hittar du fler AI-tjänster från CodeGuides.
AI-byråöversikt
Få en överblick över CodeGuides AI-tjänster – från rådgivning till driftsättning.
Läs merChatGPT och OpenAI-integrering
Integrera ChatGPT och OpenAI API i befintlig programvara, även modeller med öppen källkod.
Läs merAI-automatisering
Automatisera manuella processer med AI: dokument, e-postmeddelanden, biljetter och arbetsflöden.
Läs merAI-rådgivning för företag
Använd fallanalys och teknisk genomförbarhetskontroll före utveckling.
Läs merAI processautomation
Konkreta användningsfall och erfarenheter för medelstora företag.
Läs merProgramvaruutveckling
Skräddarsydd mjukvara och webbutveckling som grund för AI-integration.
Läs merRedo att utveckla en AI-chatbot med din egen data?
Vi går igenom dina data, klargör åtkomsträttigheter och integrationsmöjligheter och ger en ärlig bedömning av vad som är genomförbart.
Vanliga frågor om AI-chatbotar
Vad är en RAG-chatbot?
RAG står för Retrieval-Augmented Generation. Chatboten söker först igenom godkända dokument och datakällor och använder den information den hittar som sammanhang för svaret. På så sätt besvarar den frågor utifrån företagets eget innehåll, inte bara utifrån den allmänna AI-träningen.
Vad kostar det att utveckla en AI-chatbot?
En första MVP med RAG-arkitektur och dina egna dokument kostar vanligtvis mellan 15 000 och 45 000 euro, beroende på datamängd, komplexiteten i åtkomsträttigheterna och systemintegrationerna. Under det första samtalet får du en konkret bedömning.
Vilka dokument kan AI-chatboten använda?
PDF-filer, Word-dokument, Markdown, HTML-sidor, strukturerade databaser och system som ansluts via gränssnitt. Vi utvecklar en dokumentpipeline som passar dina data.
Kan en AI-chatbot utvecklas i enlighet med GDPR?
Ja. Vi bygger in dataskydd i arkitekturen från början: data lagras i Tyskland eller EU, åtkomsträttigheterna är tydliga och interna data skickas inte till externa tjänster utan rättslig grund. Vi rekommenderar även en juridisk granskning.
Kan chatboten integreras i vår befintliga programvara?
Ja. Vi integrerar AI-assistenten i webbappar, intranät, CRM-system eller tillhandahåller den som ett API. Integration är en central del av utvecklingen.
Vad händer om chatboten inte hittar något svar?
Chatboten säger tydligt att den inte hittar en relevant källa bland de godkända dokumenten, i stället för att hitta på ett svar. Öppenhet är en central del av RAG.
Hur kontrolleras åtkomsträttigheter?
Vi tar fram åtkomstlösningar som styr vilka dokumentkällor olika användargrupper och team kan nå. Ingen användare får tillgång till mer än vad som har godkänts.
Kan vi börja och sedan expandera?
Ja, vi rekommenderar en MVP med ett avgränsat dataområde. När lösningen har visat sig fungera kan du lägga till fler källor, integrationer och användargrupper.
Behöver vi en egen AI-infrastruktur?
Nej. Om du inte vill bygga en egen infrastruktur kan du använda befintliga AI-tjänster, till exempel OpenAI eller Azure OpenAI. Vi bygger infrastrukturen runt tjänsterna och utvecklar vektordatabasen, dokumentpipelinen och backend. Tänk på dataskyddskraven.
CodeGuides utvecklar appar för konsumenter och företag med fokus på B2C-appar. Vårt interna team i Tyskland ansvarar för produktplanering, Flutter-utveckling och långsiktig drift samt skräddarsydd programvara, AI-automatisering och lokal AI-infrastruktur.
Begär en AI-chatbot
Beskriv ditt användningsfall. Under det första samtalet går vi igenom dina data och bedömer vad som är genomförbart.
Boka ett möte
45 minuter för en teknisk bedömning av ditt chatbotprojekt.
Vad händer efter det?
Genomgång av chatbotprojektet
Det här är bra att ta med till mötet:
- Vilka frågor ska chatboten besvara?
- Vilka datakällor och dokument finns det?
- Vilka ska använda chatboten – medarbetare eller kunder?
- Var ska chatboten integreras?
Projektfrågor och konkreta svar
Vad krävs för AI-chatbotutveckling i ett företag?
Avgränsa målgruppen, frågetyperna och vilka kunskapskällor boten får använda. Svar bör kunna kopplas till aktuellt underlag, och osäkra ärenden ska lämnas vidare till en människa. Testa behörigheter, felaktiga instruktioner och saknad information. CodeGuides bygger integrationen och planerar utvärdering och löpande uppdatering av innehållet.