KODA Intelligence
Każde pytanie trafia tam, gdzie trzeba
Łączymy generatywną AI z modelami regułowymi, by dobrać odpowiedni sposób reakcji do każdego zapytania.
Model regułowy
Precyzja i pełna kontrola modelu regułowego doskonale sprawdza się w odpowiedziach na często zadawane pytania i automatyzacji powtarzalnych procesów.
Moduł Machine Learning
Odpowiednio wytrenowany z poziomu platformy moduł Machine Learning obsługuje procesy wymagające analizy i wykrywa anomalie w zachowaniach użytkowników. Wspiera też personalizację odpowiedzi na podstawie wcześniejszych interakcji.
Moduł Generative AI
Kompleksowe rozwiązanie do testowania, ewaluacji i monitorowania różnych modeli językowych (LLM) stworzony do budowania w platformie inteligentnych agentów AI.
Niezawodność w jakości obsługi
Najwyższy poziom bezpieczeństwa
Moc LLMów pod kontrolą
Modele językowe trzymane na wodzy
Kontrolujemy zachowanie LLMów dzięki wbudowanym funkcjom modułu Generative AI, zapewniając najwyższe bezpieczeństwo wdrożeń i przewidywalność zachowań agentów.
Baza wiedzy
- Ustrukturyzowany zbiór unikalnych danych jako podstawa automatyzacji z AI
- Model LLM automatycznie wywołuje odpowiednią funkcję przekazując do niej parametry
- AI zapewnia błyskawiczne, sprawdzone odpowiedzi Twoim klientom i pracownikom
- Integracja z dowolnym systemem: dokumenty, strony internetowe, bazy produktowe, API zewnętrzne
Ewaluatory
- Automatyczna (LLM-as-a-judge) i ręczna ocena jakości odpowiedzi.
- Wykrywamy halucynacje, błędy i niespójności. Stale kontrolujemy trafność odpowiedzi oraz satysfakcję użytkowników.
- Śledzimy wyniki i wskazujemy priorytety zmian, a system stale się uczy i poprawia.
- Wychwytujemy nieodpowiednie treści zanim trafią do użytkowników.
Zapytania – pełna widoczność pracy agentów AI
-
- Monitorujemy zapytania do modeli w czasie rzeczywistym, z podglądem statusów i anomalii.
- Analizujemy konwersacje wraz z kontekstem, historią promptów i decyzjami modelu.
- Mierzymy czas odpowiedzi, liczbę tokenów i koszty w jednym miejscu – z możliwością filtrowania i porównań.
- Stale optymalizujemy dzięki automatycznej oraz ręcznej ocenie jakości odpowiedzi w jednym panelu.
Tester – automatyczne testowanie odpowiedzi
- Monitorujemy jakość odpowiedzi generowanych przez LLMy i automatycznie porównujemy wyniki między różnymi modelami.
- Sprawdzamy, czy nowo wydane wersje LLMów spełniają wymagania jakościowe.
- Weryfikujemy wpływ zmian w bazie wiedzy i modyfikacji promptów na poprawność odpowiedzi.
- Potwierdzamy poprawność działania nowych integracji.
Najcześciej zadawane pytania
Tutaj znajdziesz odpowiedzi na kluczowe pytania dotyczące naszych rozwiązań.
Na czym polega przewaga hybrydowego modelu AI nad czystym LLM?
Chatbot hybrydowy łączy dwa podejścia – przewidywalność i kontrolę odpowiedzi oraz elastyczność generatywnego modelu językowego. Dzięki temu hybrydowy model AI zapewnia bardziej stabilne i bezpieczne działanie niż LLM.
Przewaga tego podejścia polega na tym, że system zapewnia przewidywalność odpowiedzi na kluczowe pytania biznesowe, jednocześnie zachowując swobodę rozmowy i możliwość automatycznego opracowywania dużych baz wiedzy, takich jak regulaminy czy dokumenty firmowe.
Wykorzystujemy najlepsze cechy dostępnych modeli w jednym rozwiązaniu, co oznacza lepszą kontrolę jakości odpowiedzi, większą spójność oraz wykorzystanie LLM w biznesie w sposób dostosowany do procesów organizacji.
W jakich sytuacjach chatbot regułowy przełącza się na generatywny i jak działa bot hybrydowy?
Architektura hybrydowa AI pozwala na to, aby system w pierwszej kolejności korzystał z modelu deterministycznego, który dopasowuje odpowiedzi na podstawie wcześniej zdefiniowanych reguł i scenariuszy.
Dopiero gdy pojawia się nierozpoznana intencja użytkownika, działanie przejmuje bot w trybie generatywnym. Wtedy system wykonuje fallback do LLM i generuje odpowiedź na podstawie materiałów użytych w projekcie.
Czy można zdefiniować sztywne ścieżki odpowiedzi dla scenariuszy chatbota w procesach krytycznych biznesowo?
Tak – w przypadku procesów krytycznych rekomendowane jest stosowanie scenariuszy chatbota opartych o model regułowy. Dzięki temu chatbot deterministyczny realizuje dokładnie zdefiniowane drzewa decyzyjne w bocie, co zapewnia pełną kontrolę nad przebiegiem rozmowy.
Takie podejście gwarantuje przewidywalność kolejnych kroków i komunikatów, a także umożliwia walidację danych na czacie wprowadzanych przez użytkownika. W efekcie wspiera to bezpieczne procesy AI i pozwala skutecznie obsługiwać automatyzację procesów krytycznych bez ryzyka niepożądanych odchyleń w komunikacji.
Czy bot może nie udzielić odpowiedzi, jeśli nie ma pewności co do wiarygodności źródła (halucynacje AI / bezpieczeństwo LLM)?
W podejściu skupionym na bezpieczeństwie LLM modele są projektowane z uwagą na halucynacje AI – tak, aby unikały generowania niepewnych informacji.
Zamiast „zgadywać” odpowiedź, bezpieczny chatbot firmowy może wprost zakomunikować brak wiedzy lub dopytać użytkownika o dodatkowe szczegóły potrzebne do doprecyzowania zapytania. Takie zapobieganie halucynacjom chatbota zwiększa wiarygodność sztucznej inteligencji i ogranicza ryzyko podania niezweryfikowanych informacji.
Jak podejście hybrydowe wpływa na koszt utrzymania chatbota i koszty API LLM?
Dzięki podejściu hybrydowemu możliwe jest realne obniżenie kosztu utrzymania chatbota oraz optymalizacja kosztów API LLM. System łączy modele językowe z odpowiedziami skonfigurowanymi bezpośrednio w platformie KODA, co pozwala ograniczyć liczbę zapytań do generatywnego AI.
W praktyce część odpowiedzi nie wymaga użycia modelu LLM i nie generuje zużycia tokenów, co bezpośrednio wpływa na niższe koszty operacyjne. Takie podejście umożliwia optymalizację kosztów AI i zwiększa ROI z chatbota, szczególnie przy dużej liczbie zapytań użytkowników.
Czy część regułowa i komponent AI wymagają odrębnego procesu konfiguracji w trenowaniu chatbota?
Tak, wdrożenie chatbota hybrydowego łączy dwa różne podejścia, przez co uczenie maszynowe bota oraz konfiguracja reguł przebiegają niezależnie. Nasz proces obejmuje zarówno precyzyjne modelowanie NLP dla części regułowej, jak i zaawansowaną konfigurację LLM na własnych danych klienta dla komponentu generatywnego.
Choć trenowanie chatbota i całe uczenie wirtualnego asystenta wymagają osobnych trybów optymalizacji, pracą tą w całości zajmują się specjaliści KODA – klient przekazuje swoje wymagania całościowo i otrzymuje gotowe, spójne narzędzie.
Czy model hybrydowy jest bezpieczniejszy dla firm z branży regulowanej (np. finanse) i czy sprawdza się w chatbotach dla finansów pod kątem compliance?
Tak – chatbot oparty o model hybrydowy jest szczególnie dobrze dopasowany do branż regulowanych, takich jak bankowość czy ubezpieczenia.
Chatbot w bankowości czy chatbot medyczny działający w architekturze hybrydowej zapewnia większą kontrolę nad odpowiedziami dzięki połączeniu logiki regułowej z komponentem AI. Pozwala to utrzymać wysoką przewidywalność w kluczowych procesach oraz spełniać wymagania związane z AI w branży regulowanej.
Takie podejście wspiera zgodność z wymogami nadzorczymi (np. zgodność z KNF) oraz zwiększa bezpieczeństwo danych LLM, ponieważ krytyczne scenariusze mogą być w pełni kontrolowane i ograniczone do zdefiniowanych odpowiedzi.
Jak model hybrydowy wpływa na czas odpowiedzi chatbota i wydajność bota AI?
Model hybrydowy idealnie balansuje user experience AI. W części regułowej system działa jako real-time chatbot i odpowiada natychmiast.
Gdy proces przejmuje sztuczna inteligencja, szybkość generowania odpowiedzi LLM wynosi średnio 3-5 sekund. Dbamy o minimalne opóźnienia API (latency), dzięki czemu wysoka wydajność bota AI oraz optymalny czas odpowiedzi chatbota idą w parze z najwyższą jakością obsługi.