Een A.I. assistent trainen op jouw eigen bedrijfsdata, hoe werkt dat?

Snelle toegang tot kennis is de basis van efficiënt opererende bedrijven. Zoeken naar de juiste alinea in een map vol PDF documenten, een specifieke ticket in het klantcontactsysteem of wachten op een ervaren collega die altijd vast zit in meetings. De slimme door AI aangedreven bedrijfsassistent kan dit allemaal oplossen. Hoe dat precies werkt leggen wij graag uit in deze blog.

Kennis Upload: Een Bedrijfsassistent Personaliseren

Springtide stelt je in staat om een AI-assistent te ontwikkelen, verrijkt met specifieke, relevante kennis uit uw bedrijf. Deze kennis kun je op verschillende manieren in het platform uploaden. Dit zorgt ervoor dat de assistent reageert met nauwkeurige, gepersonaliseerde informatie, specifiek afgestemd op de context van jouw bedrijf.

Er zijn drie manieren om kennis toe te voegen:

• Website-URL(s) – Geef de URL's van belangrijke websites op, en het platform haalt de nodige informatie op om een op maat gemaakte kennisbank te bouwen.
• Bestanden Uploaden – Upload documenten, PDF's en andere bestanden. Het systeem analyseert deze gegevens en slaat ze op, zodat de assistent deze kan gebruiken wanneer dat nodig is.
• Handmatige Invoer – Voor volledige controle kun je ook vragen en antwoorden handmatig toevoegen aan de platformkennis. Dit zorgt ervoor dat hele specifieke vragen altijd het juiste antwoord krijgen.

Na het uploaden wordt de informatie geïndexeerd en beschikbaar gemaakt voor jouw AI-assistenten, die vragen vervolgens snel en nauwkeurig bantwoorden, op basis van de door jou aangeleverde kennis.

Hoe Retrieval-Augmented Generation (RAG) Uw Kennis Versterkt

RAG verbetert de mogelijkheden van generatieve taalmodellen door deze te combineren met externe kennisbronnen, zodat uw assistent nauwkeurigere en specifiekere antwoorden kan geven. Zo werkt het:

• Retrieval: Wanneer een vraag wordt gesteld, zoekt het systeem naar relevante informatie in de bestaande kennisbasis (De kennisbank die door documenten te uploaden is opgebouwd).
• Augmentation: De opgehaalde kennis wordt gecombineerd met de generatieve capaciteiten van een AI-model, zoals GPT-4, om ervoor te zorgen dat de antwoorden gebaseerd zijn op actuele en relevante gegevens.
• Generation: Het systeem genereert een samenhangend en relevant antwoord door de interne kennis van het model te combineren met externe informatie uit de opgebouwde kennisbank.

Het RAG-systeem van Springtide gebruikt vervolgens een aantal geavanceerde technieken om de meest relevante informatie naar boven te halen: Vector embeddings en een speciaal getrained Reranking model.

Vector Embeddings: De Meest Relevante Kennis Vinden

Vector embeddings vormen de kern van ons informatieophaalproces. Deze methode zet tekst om in numerieke representaties, waardoor het systeem de betekenis van de inhoud beter kan begrijpen en de meest relevante informatie kan ophalen, zelfs als er verschillende woorden worden gebruikt. Dit zorgt ervoor dat jouw assistent altijd antwoordt met kennis die het beste past bij de vraag.

• Semantische Representatie: Wanneer je bedrijfskennis uploadt (via websites, documenten of handmatige invoer), zet het platform deze informatie om in vector embeddings. Vergelijk deze embeddings met kleine stukjes informatie uit jouw documenten. Ieder stukjes informatie krijgt een coördinaat in de vectorendatabase, waarbij vergelijkbare informatie dichtbij licht en minder vergelijkbare een verdergelegen coordinaat krijgt. Deze vectoren vangen dus de betekenis van de inhoud, en zorgen dat het systeem semantisch vergelijkbare informatie kan identificeren, zelfs als dezelfde woorden niet exact worden gebruikt.
• Similariteit Zoeken: Wanneer een gebruiker een vraag stelt, wordt de vraag ook omgezet in een vector, waarna het systeem deze vergelijkt met de vectoren in de kennisbasis. Hierdoor kan het platform de meest contextueel relevante kennis ophalen, niet alleen op basis van trefwoorden, maar ook op basis van de onderliggende intentie.

Bijvoorbeeld, als je documenten hebt geüpload over "Duurzaamheid vereisten voor grote bedrijven" en een gebruiker vraagt naar "Beleid voor CO2 reductie in bedrijven" helpen vector embeddings het systeem om de juiste informatie te vinden, zelfs als er andere termen worden gebruikt.

Schaalbaarheid en Efficiëntie: Op vector embeddings gebaseerde zoekopdrachten stellen ons platform in staat om snel en efficiënt de meest relevante kennis op te halen, zelfs uit grote datasets, wat zorgt voor snellere en nauwkeurigere antwoorden.

Reranking Model: De Beste Kennis naar Boven Halen

Hoewel vector embeddings het systeem in staat stellen om semantisch vergelijkbare documenten op te halen, zijn niet alle resultaten altijd even waardevol. Hier speelt ons speciaal getrainde reranking model een cruciale rol.

• Resultaten Verfijnen: Na de initiële zoekopdracht worden de resultaten aan het reranking model geleverd en voert deze een diepere analyse uit. Het model is speciaal getraind om te beoordelen wat de specifieke relevantie van elk document is op basis van de vraag van de gebruiker, waarbij verschillende factoren worden meegewogen, zoals de context, de actualiteit van de informatie en de relatie tussen de vraag en het document. Dit zorgt ervoor dat de beste resultaten uit het vectormodel voorrang krijgen.
• Aangepaste Training: Ons reranking model is fijn afgestemd op bedrijfspecifieke data, zodat het systeem de meest relevante en hoogwaardige inhoud prioriteert. Dit zorgt ervoor dat de assistent de best mogelijke informatie naar voren haalt om zijn antwoord te verbeteren.
• Eindresultaat: Na het reranken voorziet het platform het generatieve model van de meest nauwkeurige en belangrijke kennis. Deze laatste stap zorgt ervoor dat de reactie van de assistent volledig in lijn is met de gestelde vraag.

Waarom is dit handig voor mijn bedrijf?

In ieder bedrijf wordt op dagelijkse basis kennis ingezet op verschillende afdelingen. Deze kennis ligt veelal opgeslagen op verschillende plaatsen, in documenten, drives en inboxes. De overdracht van deze kennis tussen medewerkers is de basis van correcte besluitvorming. Correcte besluitvorming op verschillende afdelingen leidt uiteindelijk tot het realiseren van bedrijfsdoelstellingen.

Een AI bedrijfsassistent op basis van RAG-technologie is uitermate geschikt om de toegang tot en overdracht van kennis in jouw bedrijf te verbeteren. Dit heeft verschillende uitwerkingen per afdeling, die samen optellen tot een stap voorwaarts in productiviteit op de werkvloer.

Elke afdeling profiteert mee

De kennis upload functionaliteit biedt praktische voordelen voor verschillende teams binnen jouw organisatie:

• HR: Vereenvoudig de toegang tot bedrijfsbeleid en informatie voor medewerkers, waardoor veelvoorkomende vragen snel kunnen worden beantwoord.
• Klantenservice: Bied directe en nauwkeurige antwoorden op klantvragen door toegang te hebben tot een uitgebreide kennisbasis van veelgestelde vragen en productinformatie.
• Marketing: Maak snel gebruik van eerdere campagnedata en onderzoeksinzichten om nieuwe marketingstrategieën te ondersteunen.
• Juridisch: Haal snel de nieuwste compliance-richtlijnen en contractdetails op, zodat uw bedrijf up-to-date blijft met de regelgeving en in lijn handelt met uw interne voorwaarden en beleid.
• IT en Operaties: Krijg snel toegang tot cruciale systeeminformatie en probleemoplossingsgidsen, waardoor downtime wordt verminderd en de operationele efficiëntie wordt verbeterd.
• R&D: Faciliteer snellere besluitvorming in productontwikkeling door gemakkelijke toegang tot onderzoeksdata en resultaten.

Ook andere afdelingen zoals Verkoop, Financiën en Management profiteren aanzienlijk:

• Verkoop: Verbeter klantinteracties met directe toegang tot prijs- en productinformatie.
• Financiën: Versnel financiële processen met snelle toegang tot rapporten en budgetdocumenten.
• Management: Maak beter geïnformeerde beslissingen door snelle toegang tot strategische documenten en prestatiegegevens.

Conclusie: Betere efficiëntie met slimme AI-assistenten

Met de geavanceerde Retrieval-Augmented Generation (RAG) technologie in Springtide, faciliteer je betere toegang tot bedrijfskennis en betere kennisdeling tussen afdelingen. Aan de basis hiervan liggen vector embeddings en een gericht reranking model, die ervoor zorgen dat elke vraag wordt beantwoord met de meest relevante en nauwkeurige informatie, waardoor jouw organisatie efficiënter en doelgerichter kan werken.

Van gestroomlijnde toegang tot beleidsinformatie voor HR tot snelle toegang tot onderzoeksdata voor R&D, elke afdeling kan profiteren van deze pragmatische aanpak die productiviteit en besluitvorming bevordert. Dit optimaliseert niet alleen uw bedrijfsprocessen, maar levert ook direct bruikbare inzichten op die bijdragen aan uw succes in een competitieve markt.

Klaar om uw bedrijf naar een hoger niveau te tillen? Doe mee aan Springtide Pilot! Ontvang drie maanden gratis toegang en ondersteuning bij het ontwikkelen van een slimme, efficiënte AI-assistent, afgestemd op jouw unieke behoeften.

‍