# RAG nad firemními dokumenty a daty

> Firemní znalostní báze pro AI agenty. RAG nad dokumenty, daty a kódem, vektorové vyhledávání, dohledatelné zdroje a respektování přístupových práv.

Zdroj: https://warpy.cz/sluzby/rag-firemni-dokumenty

Proměňte firemní dokumenty v podklady, se kterými AI opravdu pracuje. Navrhneme RAG, který dohledá relevantní části vašich dat a předá je modelu i agentům. Odpovědi můžete ověřit podle zdrojů a znalosti sdílet napříč týmem.

## Kde vám pomůžeme

- Vyhledávání v interních postupech a technické dokumentaci
- Podklady pro zákaznickou podporu a administrativu
- Znalosti z dokumentů, dat a kódu pro více agentů

## Jak RAG pracuje s vašimi dokumenty

RAG propojuje vyhledávání s generováním odpovědi. Systém zpracuje dokumenty, dohledá části související s dotazem a přidá je jako podklady modelu. Vektorové vyhledávání umí najít významové souvislosti i bez přesné shody slov. Podle dat ho doplníme o další způsoby hledání a ověříme, zda se do odpovědi dostaly správné zdroje.

## Kvalita začíná u dat a oprávnění

Projdeme formáty, aktuálnost dokumentů, duplicity i to, kdo smí které podklady číst. Nastavíme zpracování, aktualizace a pravidla pro přístup. Systém má při hledání respektovat oprávnění uživatele nebo agenta. Když zdroj chybí nebo si podklady odporují, odpověď má přiznat nejistotu a umožnit kontrolu člověkem.

## RAG a persistentní paměť se doplňují

Vyhledávání v dokumentech řeší dostupné znalosti. Persistentní paměť navíc uchovává rozhodnutí projektu, zkušenosti a poučení z dokončené práce. Obě vrstvy propojujeme tak, aby je mohli používat různí agenti. Kvalitu ověřujeme na sadě skutečných otázek: sledujeme nalezené podklady, věrnost odpovědi zdrojům a odezvu celého systému.

## Z naší laboratoře

Podívejte se, jak na vyhledávání navazuje jedna společná paměť projektu pro různé agenty a harnessy.

[Sdílené znalosti a paměť CogniLayer](https://warpy.cz/sluzby/persistentni-pamet-agentu)

## Co vás může zajímat

### Musíme kvůli vlastním dokumentům trénovat model?

Často ne. RAG může předávat aktuální dokumenty existujícímu modelu bez přetrénování jeho vah. Fine-tuning posuzujeme zvlášť, pokud je potřeba změnit chování modelu nebo zlepšit konkrétní úlohu.

### Vyřeší RAG všechny nepřesné odpovědi?

Ne. Výsledek závisí na kvalitě podkladů, hledání i modelu. Proto navrhujeme citace, testovací otázky a chování při chybějícím zdroji. U důležitých rozhodnutí zachováváme kontrolu člověkem.

## Co spolu může fungovat

- [Persistentní paměť pro AI agenty: CogniLayer](https://warpy.cz/sluzby/persistentni-pamet-agentu)
- [Lokální LLM: nasazení, fine-tuning a optimalizace](https://warpy.cz/sluzby/lokalni-llm)
- [AI agenti na míru pro firemní procesy](https://warpy.cz/sluzby/ai-agenti)

[Všechny AI služby](https://warpy.cz/sluzby)

[Kontakt a domluvení spolupráce](https://warpy.cz/kontakt)

[Cena a průběh spolupráce](https://warpy.cz/cenik)