Biznes zasilany sztuczną inteligencją

Różnica między chatbotem AI a regułowym polega przede wszystkim na sposobie tworzenia odpowiedzi i poziomie elastyczności działania.
Generatywne AI różnią się od tradycyjnych (scenariuszowych) botów tym, że chatbot generatywny (GenAI) potrafi samodzielnie tworzyć odpowiedzi na podstawie kontekstu rozmowy. Elastyczność LLM umożliwia bardziej naturalną komunikację i lepsze rozumienie intencji użytkownika.

Z kolei tradycyjne boty (scenariuszowe) działają według z góry ustalonych reguł, wykorzystując NLP i operując na słowach kluczowych – odpowiadają tylko na wcześniej przewidziane zapytania i poruszają się po zaprojektowanych ścieżkach dialogowych. Dzięki temu są bardzo przewidywalne, ale mniej elastyczne w obsłudze niestandardowych przypadków.

Bezpieczeństwo danych w AI i prywatność LLM w biznesie są dla nas kluczowe. Wszystkie dane klientów przechowywane są na serwerach w Europie, co wspiera zgodność z RODO (GDPR compliance).

Stosujemy zasadę minimalizacji danych, co oznacza, że przetwarzane są tylko te informacje, które są niezbędne do realizacji konkretnego zadania. Dodatkowo dbamy o ochronę danych przed LLM, integrując się z dostawcami modeli wyłącznie przez API.

Co istotne – dane przekazywane do modeli nie są wykorzystywane do trenowania ani publicznych modeli, ani innych projektów. Dzięki temu rozwiązanie spełnia standardy bezpiecznego chatbota dla firm i minimalizuje ryzyko, takie jak potencjalny wyciek danych przez AI.

Zapewniamy wysoką kontrolę jakości modeli AI i zapobieganie halucynacjom LLM poprzez zestaw mechanizmów, które pozwalają precyzyjnie sterować sposobem generowania odpowiedzi. W praktyce wykorzystujemy m.in.:

• parametry modelu językowego (temperatura), które regulują poziom kreatywności i przewidywalności odpowiedzi;
• zaawansowane tagowanie bazy wiedzy, umożliwiające zawężanie kontekstu i zwiększenie trafności odpowiedzi;
• inżynierię promptów (prompt engineering), które zobowiązują model do odpowiadania wyłącznie w oparciu o zweryfikowane materiały;
• podejście oparte o architekturę RAG, które pozwala dynamicznie korzystać z aktualnych źródeł wiedzy.

Dodatkowo stosujemy mechanizmy doprecyzowania intencji użytkownika (np. przez wywołania funkcji), co zwiększa precyzję odpowiedzi sztucznej inteligencji i ogranicza ryzyko generowania niepewnych lub niezgodnych z wiedzą informacji.

Tak, chatbot na własnych danych firmowych może generować odpowiedzi bezpośrednio w oparciu o materiały dostarczone przez organizację (AI na własnych plikach).

W praktyce oznacza to możliwość wgrywania dokumentów do chatbota, takich jak regulaminy, instrukcje czy inne know-how, np. w formacie PDF (chatbot z pliku PDF). Na tej podstawie budowana jest firmowa baza wiedzy AI, która stanowi źródło odpowiedzi dla użytkowników.

Tak powstaje asystent wewnętrzny oparty o LLM, który korzysta wyłącznie z zatwierdzonych treści, co zapewnia kontrolę nad komunikacją i odpowiedzialność za przekazywane informacje – bez potrzeby tworzenia własnego modelu od podstaw (własny model językowy nie jest wymagany).

System został zaprojektowany tak, aby skutecznie radzić sobie z nierozpoznanymi intencjami w chatbocie i wieloznacznością AI bez ryzyka generowania błędnych odpowiedzi.

Zamiast zgadywać i tworzyć niepewne treści, zapobiegamy zmyślaniu przez AI. System działa jako sztuczna inteligencja dopytująca o kontekst – zadaje dodatkowe pytania, aby doprecyzować intencję użytkownika i dopiero wtedy udziela odpowiedzi. Dodatkowo wykorzystywane są scenariusze fallback oraz mechanizmy walidacji pytań, które pomagają uporządkować rozmowę i skierować użytkownika na właściwą ścieżkę. Dzięki temu odpowiedzi są bardziej trafne, a komunikacja – spójna i bezpieczna.

Umożliwiamy dodawanie wiedzy do chatbota w czasie rzeczywistym – nowo wprowadzone materiały natychmiast uzupełniają czy zastępują wiedzę asystenta. Taka dynamiczna baza LLM sprawia, że codzienne zasilanie AI nowymi danymi nie wymaga czekania na ponowne retrenowanie modelu językowego. Każda aktualizacja bazy wiedzy chatbota jest widoczna od razu, a bot jest natychmiast gotowy do udzielania nowych odpowiedzi.

Tak, w ramach współpracy zapewniamy szkolenia prompt engineering i wsparcie prompt engineer, które pomagają zespołom skutecznie rozwijać kompetencje pracy z AI.

Wspieramy w obszarach takich jak tworzenie promptów dla LLM/inżynieria poleceń AI oraz optymalizacja zapytań do sztucznej inteligencji, tak aby maksymalnie wykorzystać możliwości modeli językowych w codziennej pracy.

Dodatkowo prowadzimy szkolenia i zapewniamy bieżące wsparcie ekspertów przez cały czas trwania projektu, rozwijając kompetencje Human+AI w firmie i umożliwiając samodzielne zarządzanie oraz optymalizację działania asystenta.

Tak, nasze rozwiązania są przygotowywane z myślą o odporności na prompt hacking i prompt injection, czyli próby manipulowania odpowiedziami modelu przez użytkownika.

Stosujemy podejście, które zwiększa bezpieczeństwo chatbota przed manipulacją, m.in. poprzez odpowiednie projektowanie promptów, kontrolę źródeł wiedzy oraz dodatkowe zabezpieczenia na poziomie logiki systemu. Uwzględniamy także scenariusze takie jak jailbreaking AI i wdrażamy mechanizmy obrony przed atakami na LLM.

Dodatkowo wiedza, na której opiera się asystent, jest weryfikowana i zatwierdzana przez osoby odpowiedzialne za projekt, a całość podlega regularnym testom bezpieczeństwa AI, co pozwala minimalizować ryzyko niepożądanych zachowań.

Tak, oferujemy integrację z modelami open source LLM i możemy wykorzystać niemal dowolne otwartoźródłowe modele językowe, w zależności od potrzeb organizacji.

W praktyce wdrażamy rozwiązania oparte zarówno o modele komercyjne, jak i np. Mistral AI chatbot czy inne lokalne modele LLM, uruchamiane w infrastrukturze klienta. Dzięki temu możliwe jest pełne dopasowanie do wymagań związanych z bezpieczeństwem, wydajnością i kosztami.
Nasza platforma działa jako rozwiązanie typu model-agnostic platform, co pozwala elastycznie dobierać i zmieniać modele bez uzależnienia od jednego dostawcy.

W przypadku modeli LLM, koszty zależą od wybranego modelu i sposobu jego wykorzystania. Najczęściej rozliczenia opierają się o zużycie tokenów AI lub liczbę znaków przetwarzanych przez model.

W praktyce możliwe są różne podejścia:

• rozliczenie przez nas – z pakietowaniem wiadomości i optymalizacją kosztów po stronie platformy,
• wykorzystanie własnego dostępu, np. własny klucz API OpenAI, gdzie klient rozlicza się bezpośrednio z dostawcą.

Możliwe jest także wdrożenie mechanizmów kontroli, takich jak limit budżetu AI, który po osiągnięciu określonego progu może zablokować dalsze użycie. Takie podejście umożliwia pełną optymalizację kosztów sztucznej inteligencji i dopasowanie modelu rozliczeń do skali projektu oraz potrzeb biznesowych.