Opis
Zespół supportu pracował na rozbudowanym zbiorze dokumentów i umów, co utrudniało szybkie udzielanie poprawnych odpowiedzi.
Wyzwanie
Potrzebna była prywatna architektura RAG, która poda odpowiedź z cytatem źródła i umożliwi segmentację workflow dla różnych typów klientów.
Nasze podejście
Po warsztacie discovery wdrożono segmentowany system multi-retrieval RAG z confidence scoring i integracją z codziennym workflow supportu.
Co dostarczyliśmy
- •Warsztat AI dla liderów segmentów
- •Segmentowane pipeline RAG dla różnych grup klientów
- •Cytowanie źródeł i scoring pewności odpowiedzi
- •Integracja z workflow zespołu wsparcia
Architektura i wdrożenie
- •Hybrydowy retrieval z rerankingiem
- •Oddzielne korpusy i ścieżki retrieval
- •Prywatne wdrożenie bez transferu danych na zewnątrz
Harmonogram prac
Tydz. 1
Warsztat i zakres
Ustalenie use case, ryzyk i ograniczeń wdrożeniowych.
Tydz. 2-4
Budowa RAG
Implementacja segmentacji, indeksowania i orkiestracji odpowiedzi.
Tydz. 5
Pilot
Integracja z workflow i walidacja jakości odpowiedzi.
Tydz. 6
Optymalizacja
Dostrojenie retrieval i progów pewności.
Ekrany i materiały
Średni czas obsługi zapytań
Technologia
Zgodność i kontrola
- Cytat źródła przy każdej odpowiedzi
- Segmentacja retrieval zgodna z typem klienta
- Prywatne wdrożenie enterprise z pełną kontrolą danych
Najważniejsze efekty
- ✓Przyspieszenie pracy zespołu supportu
- ✓Wyższa pewność odpowiedzi dzięki groundingowi
- ✓Szybsze wdrożenie nowych pracowników
Powiązane case studies
To case study pokazujemy w skróconej formie ze względu na NDA. Pełne szczegóły techniczne i referencje udostępniamy na prośbę. Szczegółowe wewnętrzne zbiory polityk i umów nie są publikowane. Skontaktuj się.