Onboarding & Mitarbeiter-Suche
Az új munkatársak megkérdezik „Hogyan foglalok szabadságot?", „Ki a kapcsolattartó DATEV-hez?" — és azonnal választ kapnak a munkavállalói kézikönyvből. 30–50 %-kal csökkenti az onboarding-időt.
A munkatársak napi órákat töltenek kereséssel. Egy RAG-rendszer másodpercek alatt válaszol — SharePoint-ból, Confluence-ből, Drive-ból vagy az Ön dokumentum-bázisából. Forrásmegjelöléssel. GDPR-konform. EU-hosting.
Az új munkatársak megkérdezik „Hogyan foglalok szabadságot?", „Ki a kapcsolattartó DATEV-hez?" — és azonnal választ kapnak a munkavállalói kézikönyvből. 30–50 %-kal csökkenti az onboarding-időt.
Az értékesítők egy ügyféltalálkozó előtt megkérdezik „Mit beszéltünk legutóbb a Müller GmbH-val?" — és összefoglalót kapnak a CRM-jegyzetekből, e-mailekből és szerződésdokumentumokból.
„Melyik ÁSZF-verzió vonatkozott az X megrendelésre?", „Mi áll az Y szerződés adatvédelmi mellékletében?" — válaszok a jogi szerződés-repozitóriumból, forrásmegjelöléssel és klauzula-hivatkozással. Audit-log beleértve.
Mely rendszerek, mely engedélyek, mekkora adatmennyiség.
Embedding-modell, vector-DB, retrieval-stratégia, permission-layer.
Konnektorok, kezdeti indexelés, UI, eval-szett minőségi tesztekhez.
Csapat-betanítás, re-indexelési ütemezés, 90 napos hibajavítási garancia.
A dokumentumai (PDF-ek, Confluence-oldalak, SharePoint-fájlok) szemantikus vektor-embeddingekké alakulnak és vector-DB-ben tárolódnak. Egy kérdésnél a rendszer megkeresi a legrelevánsabb dokumentum-darabokat és azok alapján válaszol — pontos forrásmegjelöléssel.
Igen. Az embeddingek lokálisan generálhatók (open-source modellek), a vector-DB EU-hostingon (Hetzner Frankfurt) vagy on-premise fut. A modell-szolgáltatók csak a vonatkozó kérdést + a lekért snippeteket látják, sosem a teljes dokumentumbázist. DPA komponensenként.
SharePoint, Confluence, Google Drive, Notion, helyi fájl-megosztások, adatbázisok. Minden forráshoz vannak konnektorok — új források 1–2 nap alatt integrálhatók.
Tipikus tartományok: 24.000–80.000 € initial build (az adatmennyiségtől és a források számától függően), 60–400 €/hó hosting (embeddingek + vector-DB + LLM-API). Fix ár a II. fázistól, feltárás után.
Tiszta adatokkal és jól konfigurált retrieval-lel tipikusan 85–95 %-ban helyes. Mindig szállítunk forrásmegjelöléseket — a munkatárs ellenőrizheti a választ az eredetivel szemben. Vitás esetekben a forrás-dokumentum csak egy klikkre van.
15 perc, őszintén, eladási színpadiasság nélkül. Tisztázzuk, hogy a dokumentumbázisa RAG-alkalmas-e — és milyen nagyságrendben éri meg a megépítés.