RAG (Retrieval-Augmented Generation) innebär att AI:n först hämtar relevanta avsnitt ur era dokument och system och sedan formulerar svaret utifrån dem. Det minskar risken för påhittade svar och gör det möjligt att hänvisa till källor. RAG gör AI SÖK praktiskt i verksamheter där korrekthet och spårbarhet är krav. Det är ofta skillnaden mellan en demo och ett verktyg som kan användas i vardagen.

Ja, alla generativa modeller kan ge fel svar, men vi bygger skydd som minskar risken kraftigt. Vi använder källkrav (“utan källstöd → inget svar”), relevanströsklar, tydliga svarsmallar och loggning för uppföljning. Dessutom sätter vi upp testfrågor (evals) och förbättrar retrieval när vi ser återkommande fel. Resultatet blir ett system som blir bättre över tid istället för att driva osäkerhet.

Vi utgår från att AI SÖK måste följa era befintliga behörigheter och informationsklassning. Det betyder rollbaserad åtkomst, filtrering vid hämtning och spårbar loggning av frågor och svar. Vid behov kan vi maska eller exkludera känsliga fält samt separera index per avdelning. Nästa steg är alltid en kort säkerhets- och datagenomgång innan vi kopplar på skarpa källor.

Ja, vanligtvis via API:er, databasutdrag eller exportscheman beroende på system. För AI SÖK är det ofta värdefullt att kombinera dokument (policyer, manualer) med strukturerad data (produktinfo, kundstatus) där det är lämpligt. Vi designar då retrieval så att rätt källa används för rätt typ av fråga. Ni får en lösning som går att bygga ut utan att låsa in er.

Ja, AI SÖK kan kopplas till Microsoft 365-källor som SharePoint/OneDrive och exponeras i Teams. Det viktiga är att behörigheter och metadata följer med hela vägen så att rätt personer ser rätt innehåll. Vi kan även bygga en Teams-upplevelse där användaren får svar med citat och länkar tillbaka till originaldokumentet. Det gör adoptionen snabb eftersom användarna slipper byta verktyg.

Ni kan ofta se tidiga effekter så snart de första källorna är indexerade och söket finns där användarna jobbar. Den stora skillnaden kommer när relevans, behörigheter och svarsmallar är intrimmade med feedback. Vi föredrar därför en avgränsad start där vi kan mäta kvalitet och användning innan vi breddar. Det minskar risken för “AI-projekt som spårar ur”.

En pilot innehåller normalt val av 1–3 källor, grundläggande indexering, semantisk sök och RAG-svar med källor. Vi sätter även upp loggning, en enkel eval-uppsättning och en feedbackfunktion så ni kan bedöma kvalitet. Målet är att ni ska kunna fatta ett tryggt beslut om nästa steg baserat på användning och mätetal. Efter piloten får ni en konkret plan för utbyggnad och drift.

Vi arbetar med etablerade molnplattformar och LLM-tjänster (t.ex. Azure/OpenAI, AWS eller Google) när det passar era krav. För kunskapsassistenter använder vi ofta RAG-mönster med vektorsök och tydliga källhänvisningar. För automation använder vi API-integrationer och vid behov RPA för system utan bra gränssnitt. Valet styrs av säkerhet, kostnadskontroll, prestanda och förvaltningsbarhet.

Nej, i de flesta fall räcker en bra RAG-arkitektur med rätt retrieval, chunking och relevansstyrning. Fine-tuning kan bli aktuellt om ni har extremt specifikt språk, format eller krav på klassificering, men vi börjar nästan alltid med RAG eftersom det är snabbare att validera och lättare att uppdatera. Ni får dessutom bättre spårbarhet när svaren baseras på källor. Vi hjälper er välja rätt nivå utan överbygge.

Nej, i de flesta fall räcker en bra RAG-arkitektur med rätt retrieval, chunking och relevansstyrning. Fine-tuning kan bli aktuellt om ni har extremt specifikt språk, format eller krav på klassificering, men vi börjar nästan alltid med RAG eftersom det är snabbare att validera och lättare att uppdatera. Ni får dessutom bättre spårbarhet när svaren baseras på källor. Vi hjälper er välja rätt nivå utan överbygge.

Ja, vi erbjuder enablement för både användare och förvaltningsteam så att lösningen blir använd—inte bara levererad. Det kan inkludera rutiner för innehållsuppdatering, hantering av nya datakällor, kvalitetsuppföljning och supportflöden. Vi kan också ta ansvar för löpande förbättring med återkommande relevanstester och rapportering. Nästa steg är att boka en genomgång så vi kan föreslå ett upplägg som passar er organisation.